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职位名称：自动驾驶静态感知算法实习生
职位概述
我们正在寻找一位对自动驾驶充满热情、具备扎实算法基础的实习生，加入我们的静态感知算法团队。你将参与高精地图构建、道路结构理解、标志牌识别等核心模块的开发与优化，直接贡献于下一代自动驾驶系统的安全与性能。
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主要职责
· 算法开发与实现：参与静态物体（车道线、交通标志、路沿、红绿灯等）检测、分割、识别算法的研发与迭代。
· 模型优化：针对实际场景需求，优化现有感知模型的精度、速度与鲁棒性。
· 数据处理：参与大规模真实道路数据的处理、标注与分析，构建与维护高质量的评估数据集。
· 实验与评估：设计实验验证算法效果，撰写技术报告，推动算法在实际系统中的落地应用。
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职位要求
· 学历背景：计算机科学、人工智能、机器人、电子信息等相关专业的硕士或博士在读生。
· 技术要求：
· 熟悉计算机视觉基础理论，掌握深度学习（CNN、Transformer等）在目标检测、分割、分类等任务中的应用。
· 熟练使用Python及主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）。
· 具备良好的编程能力，熟悉Linux开发环境及Git工具。
· 优先条件：
· 有自动驾驶、高精地图、SLAM等相关项目或竞赛经验者优先。
· 熟悉常用视觉模型（如Mask R-CNN、BEVFormer、YOLO系列等）或点云处理基础者优先。
· 在CVPR/ICCV/ECCV/IROS等顶级会议或期刊有论文发表者优先。
· 个人素质：
· 具备强烈的自驱力、学习能力和解决问题的能力。
· 良好的沟通能力与团队协作精神，能适应快节奏的研发环境。
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你将获得
· 前沿技术实践：深入参与自动驾驶核心模块的开发，接触行业领先的技术栈与真实数据。
· 导师制培养：由资深算法工程师一对一指导，获得系统性技术成长与职业发展建议。
· 转正机会：表现优秀者将有机会获得全职offer，加入团队长期发展。
