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小米端到端算法实习生

实习兼职地点:北京状态:招聘

任职要求


1. 扎实的C++Python语言知识及熟练运用, 熟练使用pytorch/tensorflow等其中一种深度学习框架;
2. 在自动驾驶相关的感知算法(3D Detection/Segmentation,Occupancy Network,多传感器融合,深度估计等)中的一个或多个领域有过科研经历;
3. 优秀的沟通、学习及自我驱动能力;出色的团队合作意识;
4. 有多模态大模型,端到端自动驾驶模型相关科研、项目经历者优先;
5. 计算机,数学,机器学习,机器人,自动驾驶或相关专业优先;
6. 具备学术论文、优秀开源项目、高水平竞赛获奖者优先。

工作职责


1. 探索自动驾驶领域感知模型算法的研究和优化,持续探索感知模型的时空表征、感知能力;
2. 探索自动驾驶领域端到端模型、多模态大模型、强化学习等前沿技术算法的研发和优化;
包括英文材料
C+++
Python+
PyTorch+
TensorFlow+
深度学习+
自动驾驶+
算法+
大模型+
机器学习+
相关职位

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实习

1. 探索自动驾驶领域感知模型算法的研究和优化,持续探索感知模型的时空表征、感知能力; 2. 探索自动驾驶领域端到端模型、多模态大模型、强化学习等前沿技术算法的研发和优化;

更新于 2025-06-11
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实习

负责端到端方案变道决策规划算法的维护 负责变道决策相关的数据挖掘 负责变道功能的客户问题分析、数据回流等 负责变道决策评测算法开发。

更新于 2024-04-16
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实习算法序列

1、探索自动驾驶前沿算法,如端到端算法、闭环训练方式等,完成模型训练与方法验证; 2、参与感知算法研发,解决 3D Occupancy、动静态要素的感知难点问题;

更新于 2025-10-09
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实习

1、负责 Deep Learning Planning 算法设计、模型训练、评测构建与实车路测等相关工作; 2、负责高速高架及城区等场景自动驾驶的量产交付,并逐步朝终局无人驾驶前进; 3、负责无图方案下End-to-end实时导航、道路结构认知(LaneGraph)相关算法设计与验证工作; 4、优化神经网络模型,增强模型对道路结构认知的能力,提升高速/城市无图场景下的产品性能; 5、针对业务需求和实车Bad Case,设计并验证优化方案,完成One Model 算法的持续迭代。

更新于 2024-10-22