高通
2026 Intern for Crowd-Sourced Mapping Algorithms
2026 Intern for Crowd-Sourced Mapping Algorithms
发布于 大约 11 小时前实习/见习
成都市
无经验要求
实习生
仅现场办公
学历未注明
深度学习
PyTorch
云计算
计算机视觉
TensorFlow
神经网络
图模型
地图算法
众包轨迹
AI 估算 · 4k–8k
高通成都实习，AI方向，月薪约4-8k，符合大厂实习生薪资水平。
职位详情
关于这个职位
这是一个面向2026届的实习岗位，你将加入高通成都团队，参与基于深度学习的众包地图算法研发
工作内容包括数据标注、模型开发与优化，最终将众包轨迹数据转化为高精度道路网络
适合对计算机视觉、图模型和自动驾驶感兴趣的同学
最低要求
扎实的Python和深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）基础
熟悉计算机视觉、图模型
有测绘/地图背景者优先
具备分析思维和解决复杂问题的热情
能够承诺6个月以上的实习期
工作职责
数据标注：准备和标注数据集以训练鲁棒的模型
模型开发与优化：设计和微调神经网络，将众包轨迹数据转换为精确的道路级网络
创建算法生成复杂交叉路口和环岛的 lane-level 拓扑
开发策略确保模型对噪声或错误数据的鲁棒性
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 高通作为顶尖科技公司，平台大，技术积累深厚
- 实习内容涉及前沿算法和真实业务场景，技能含金量高
- 位于成都，生活成本相对一线城市低，工作环境舒适
- 实习期至少6个月，需要长期投入
- 适合对自动驾驶、地图算法有浓厚兴趣，且具备深度学习基础的在校学生
缺点 / 挑战
- 算法岗竞争激烈，对基础要求较高
- 数据标注和预处理工作可能较为重复
角色解读
- 从实习积累自动驾驶和AI地图的实战经验，未来可转向全职算法工程师
- 接触云计算和端到端系统，向全栈或系统工程师方向发展
- 准备和标注众包轨迹数据，用于训练深度学习模型
- 设计和微调神经网络，将轨迹数据转换为高精度道路网络
- 开发算法处理复杂路口拓扑，并提升模型对噪声数据的鲁棒性
- 熟练使用Python和深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）
- 理解计算机视觉和图模型的基本原理
- 具备数据分析和问题解决能力，能处理大规模数据
申请策略
- 申请时强调对AI地图的热情和长期实习的承诺
- 在面试中准备一个相关的算法项目展示
- 突出Python和深度学习项目经历，特别是计算机视觉或图模型方向
- 如有地图、测绘相关背景需重点描述
- 展示数据处理和分析能力，例如数据清洗、标注工具使用等
- 巩固PyTorch/TensorFlow的使用，并了解图神经网络基本概念
- 学习众包地图或SLAM的相关知识，了解自动驾驶生态
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出技术难点和解决方案
- 对于开放性问题，先结构化思路，然后给出具体方法
- 结合实习内容展示自己的匹配度
- 请介绍一个你使用深度学习的项目，包括模型设计和结果
- 如何处理有噪声的众包数据？请给出具体的策略
- 解释图神经网络在轨迹预测中的应用
- 你了解哪些自动驾驶中的地图技术？
- 为什么选择高通以及这个实习岗位？
匹配度报告
69
综合匹配度
前沿AI实习，技能提升强，薪资一般，需长期投入。
适合人群
最看重技术成长和前沿经验，对薪资福利要求不高的在校学生。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
薪资福利匹配
薪资福利60
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利匹配
60中等
作为实习岗位，薪资按市场水准提供，福利未在JD中提及，但高通作为大公司会有基本保障。整体补偿性中等。
薪资信号未披露（AI估算：4K-8K/月）
成长发展匹配
85较高
实习内容涉及深度学习、计算机视觉等前沿技术，能接触真实业务场景和大型系统，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、TensorFlow、PyTorch、计算机视觉、图模型、深度学习
业务类型ambiguous
工作生活匹配
60中等
仅现场办公，未提及弹性工作，但成都办公室环境不错，实习期压力相对全职较小。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
自动驾驶和AI地图属于高速增长赛道，对社会智能交通有推动作用，但实习期较短，使命感一般。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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