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2026 Intern for Crowd-Sourced Mapping Algorithms
立即应聘

2026 Intern for Crowd-Sourced Mapping Algorithms

发布于 大约 2 个月前

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
软件工程
云计算
图模型
地图算法
深度学习
神经网络
计算机视觉
PyTorch
TensorFlow
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？

职位点评

69
综合评分

前沿AI实习，技能提升强，薪资一般，需长期投入。

更适合这类人
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。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利60
成长发展85
工作生活60
使命价值70

薪资福利

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

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

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

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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