小米图像处理算法工程师-实习
任职要求
基础技能： 计算机、数学、电子信息等相关专业在校生，对计算机视觉领域有浓厚兴趣。 熟悉Python，能使用OpenCV、Pillow等工具进行图像处理，了解Pandas/NumPy等数据处理库。 了解机器学习基础概念（如监督学习、数据划分、评估指标等），有实际数据标注或清洗经验者优先。 加分项： 接触过主流标注工具（La…
工作职责
据构建与质量优化： 参与计算机视觉相关业务（如图像分类、目标检测、分割等）的数据采集、清洗、标注工作，为算法模型提供高质量的数据支持。 设计数据增强方案，挖掘数据潜在价值，提升数据集的多样性和鲁棒性。 数据处理流程开发： 协助搭建高效的数据处理流水线，优化数据存储、加载和预处理效率，支持算法团队的实验需求。 开发自动化工具或脚本，简化数据标注、校验和统计分析流程。 算法辅助支持： 配合算法工程师完成模型训练前的数据准备（如特征提取、样本平衡等），参与模型效果分析并提出数据层面的改进建议。 跟踪学术界/工业界的公开数据集和技术报告，为业务场景提供数据选型参考。 协作与文档： 与算法、产品团队紧密沟通，理解数据需求并输出清晰的数据说明文档。 维护数据版本和标注规范，确保数据可追溯性和一致性。
AI搜索和智能体产品后端系统研发： 1. 设计并实现AI搜索Agent应用，包括Query理解、记忆存储、环境感知等模块的集成与优化。 2. 负责Agentic Search（搜索智能体）技术探索和架构研发，支持多模态（文本、图像、视频）检索与应用创新。 3. 抽象并开发企业级别的AI应用平台，支持Agent相关应用的接入与扩展，确保平台的高可用性和可扩展性。 4. 实现平台的模块化设计，支持快速迭代与功能扩展，满足AI时代本地生活服务领域智能体应用快速发展需求。 5. 与业务部门（如产品、运营团队）协作，将AI搜索能力嵌入现有工作流（如智能问答、个性化推荐）。 6. 负责AI系统的日常运维，包括异常监控、接口优化及用户培训，确保生产环境高效运行。
1.为导航规划、地图渲染、高精度定位和地图数据编译等高德核心服务端系统进行全面的质量保障和测试体系建设； 2.设计并执行综合测试方案，确保高复杂度地图业务系统的质量和可靠性； 3.通过多种创新技术手段（如LLM、图像识别等）实现高度自动化的测试方法，通过持续集成/持续交付体系建设实现高效率、高质量的产品研发和交付流程。
团队介绍： 高德地图机器学习研发部是公司AI核心技术引擎，聚焦多模态大模型、视频生成与理解、图像编辑与生成等前沿领域。团队深耕人工智能技术落地，支撑亿级用户产品，同时长期投入前沿探索，在NeurIPS/ICLR/CVPR/ACL等顶会发表多篇论文，多项成果入选“最有影响力论文”榜单。我们拥有海量数据与算力资源，鼓励创新突破，诚邀你与顶尖算法专家并肩，共同定义AI的未来！如果你渴望挑战多模态与生成式AI的技术巅峰，在视频、图像、大模型的交叉领域实现突破，欢迎加入我们！团队的github页面是：https://github.com/AMAP-ML/ 我们提供 • 参与亿级用户产品的AI核心算法研发，见证技术直接赋能业务； • 与学术大牛和工业界专家共事，持续提升技术视野； • 顶配算力资源+开放创新氛围，支持前沿探索与顶会论文发表。 具体职责包括但不限于： 1. 视频生成：负责视频生成技术的前沿技术的研究，对AIGC的diffusion和auto-regressive技术有深入了解，在T2I/AIGCT2V/I2V上面有一定的研究，图文对齐，长视频生成等有一定的研究，做好视频生成在高德业务（广告，POI详情页等）中的进行落地。 2. 视频理解：能够使用和优化多模态大模型对用户上传的视频进行质量理解，标签，densecaption，视频summary等生成，作用到视频的搜索，广告，推荐等业务的落地。 3. 世界模型： 参与世界模型的构建，能够使用最新的视频生成技术，3D技术等构建符合人类物理规律的统一的世界模型，在高德的业务进行落地。 4. 紧跟技术前沿和技术沉淀，形成顶会论文和专利。
● 负责高德大云图业务中心-二三维时空底座的算法工程化相关研发工作，实现算法落地、提升业务效率； ● 负责设计及开发在线服务系统，对外输出二三维时空底座能力； ● 负责设计及开发算力调度系统，实现大规模集群算力调度、分配及管理，提升资源利用率、提升系统吞吐能力； ● 负责搭建和运维算力平台，实现平台各节点的监控及自动运维能力，提升平台的稳定性以及可靠性； ● 为团队引入创新的技术、解决方案，解决当前难题，不断优化系统与架构；