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网易
视觉感知算法实习生
立即应聘

视觉感知算法实习生

发布于 大约 17 小时前

实习/见习

杭州市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
PyTorch
目标检测
TensorRT
ONNX
ROS
SLAM
语义分割
嵌入式部署

AI 估算 · 5k–8k

实习生岗位,薪资按大厂标准日薪折算,技术难度高但无年终奖,月薪在5-8k区间。

职位详情

关于这个职位

该实习岗位属于网易无人驾驶工程机械项目,主要参与视觉感知算法的研发与优化,包括2D/3D目标检测、语义分割、SLAM定位建图等,并涉及模型轻量化与嵌入式部署

你将接触到多传感器融合、恶劣工况感知等前沿技术,适合对自动驾驶和机器人方向感兴趣的硕士生

最低要求

一、基础要求

硕士在读及以上,计算机科学、电子信息、自动化、机器人学等相关专业
扎实的计算机视觉与深度学习理论基础,熟悉CNN/Transformer等主流网络架构,了解BEV感知、Foundation Model等前沿方向
熟练掌握Python,熟悉C/C++
了解ROS1/ROS2
熟悉PyTorch,具备模型训练、数据增强、损失调优等基础经验
二、算法经验(至少满足一项)
目标检测(YOLO/DETR等)、语义/实例分割(Mask R-CNN、SegFormer等)或目标跟踪(ByteTrack、DeepSORT等)的项目经验
视觉SLAM(ORB-SLAM、VINS-Mono/Fusion等)项目开发经验
点云处理(PCL/Open3D)、三维重建或地形建模相关经验

工作职责

一、视觉感知算法研发

参与无人挖掘机/装载机项目中2D/3D目标检测、语义分割等算法的研发与优化,覆盖人员、车辆、障碍物、料堆等目标识别
协助6D位姿估计算法开发,支持作业目标物的精准感知
学习多模态感知融合方法,参与恶劣工况(粉尘、强光、遮挡)下的感知方案研究
二、定位建图与场景重建
参与视觉SLAM/激光SLAM算法的开发与调试,支持机器人实时定位与建图
协助三维场景重建(地形重建、料堆体积估算)相关算法开发
学习多传感器融合定位方案
三、多传感器标定与系统集成
参与多传感器(相机、IMU等)外参/内参标定工具的开发
配合硬件、控制团队完成感知模块的联调联试
四、模型优化与部署
参与感知算法的模型轻量化与加速优化(量化、剪枝、TensorRT/ONNX等)
协助搭建模型训练-评估-部署的标准化流水线
学习嵌入式平台(NVIDIA Jetson等)上的模型部署

优先资格

三、工程与加分项

熟悉Git优先
有模型推理优化(TensorRT/ONNX/OpenVINO)或嵌入式部署经验者优先
有机器人、自动驾驶或工程机械领域项目经验者优先
有高水平论文发表(CVPR/ICCV/ECCV/ICRA/IROS/RA-L等)者优先
有矿山、建筑等非结构化户外场景感知经验者优先

AI 洞察

优缺点分析

  • 接触前沿技术(BEV感知、Foundation Model、多模态融合),技术成长快
  • 公司平台大,实习经历含金量高,有助于后续求职
  • 参与真实工程机械场景,项目落地性强,积累行业经验
  • 技术栈要求全面,需要同时掌握视觉、SLAM、部署等多个方向,学习压力较大
  • 现场办公,可能需要配合硬件团队联调,工作强度不低
  • 实习生竞争激烈,需要较强的算法基础和工程能力
  • 适合对机器人感知、自动驾驶有浓厚兴趣,愿意深入钻研算法并动手实践的硕士生

角色解读

  • 实习期间可完整经历从研发到部署的产品全流程,积累机器人感知领域的实战经验
  • 未来可向自动驾驶、机器人视觉算法工程师或SLAM算法专家方向发展
  • 表现优秀有机会转正,进入网易或行业内其他无人驾驶公司
  • 参与无人挖掘机/装载机的视觉感知算法研发,如目标检测、语义分割、6D位姿估计等
  • 协助SLAM定位建图与三维重建,实现机器人在复杂环境中的实时感知
  • 负责多传感器标定与模型部署优化,将算法落地到嵌入式平台
  • 扎实的计算机视觉和深度学习基础,熟悉CNN/Transformer等网络架构
  • 熟练使用Python和C++,具备PyTorch模型训练和调优经验
  • 有目标检测、语义分割、SLAM或点云处理等至少一个方向的项目经验

申请策略

  • 在简历中量化项目成果(如mAP提升、推理速度优化等),体现工程能力
  • 关注网易工程机械或自动驾驶部门的业务方向,在面试中展示对行业场景的理解
  • 突出目标检测、语义分割或SLAM方向的科研或项目经历
  • 强调PyTorch使用经验,以及模型优化(TensorRT/ONNX)相关成果
  • 展示Git使用、论文发表或竞赛获奖等加分项
  • 提前熟悉ROS1/ROS2和Linux开发环境
  • 学习BEV感知或Foundation Model等前沿论文,准备面试提问

面试指南

  • 对于算法原理类问题,从核心思想、网络结构、损失函数、改进点等方面分点回答,结合自己的实践
  • 对于场景方案类问题,先分析难点(如遮挡、光照),再提出数据增强、多模态融合、模型鲁棒性等思路
  • 对于工程优化类问题,按量化类型、精度损失、推理速度提升的顺序阐述,给出具体参数更好
  • 请详细解释YOLO系列的目标检测原理,包括损失函数和训练技巧
  • 你如何设计一个在粉尘遮挡环境下鲁棒的目标检测方案?
  • 描述一个你使用SLAM的项目,遇到的主要挑战和解决方法
  • 了解TensorRT的量化方法吗?如何加速一个模型推理?
  • 你对BEV感知的理解?与透视投影感知相比有何优劣?

匹配度报告

69
综合匹配度

大厂实习,前沿技术栈,深度参与机器人感知项目,但薪资不高且需现场办公。

适合人群
最看重技术成长和项目经验的实习生,对薪资和WLB要求不苛刻。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
薪资福利匹配
薪资福利50
成长发展95
工作生活60
使命价值70

薪资福利匹配

50较低

实习生薪资不高,但大厂福利较完善,基本满足基本生活需求。

薪资信号未披露 (5K-8K/月)

成长发展匹配

95较高

技术栈前沿,项目完整,成长路径清晰,是技术积累的绝佳机会。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、计算机视觉、SLAM、多模态融合、模型部署
成长机会实习收获:完整参与从算法研发到嵌入式部署的产品化全流程
业务类型profit_center

工作生活匹配

60中等

现场办公且未提及WLB,但杭州工作生活平衡尚可。

工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

工程机械智能化有社会价值,但实习岗位对使命感的满足感中等。

行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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