大疆
AI 实习生-计算机视觉算法（云端大模型）
AI 实习生-计算机视觉算法（云端大模型）
发布于 大约 2 个月前实习/见习
深圳市 / 上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
实习与临时职位
Sfm
多传感器融合
大模型
深度学习
计算机视觉
3DGS
PyTorch
SLAM
AI 估算 · 4k–8k
实习岗位薪资通常较低，大疆为知名企业，深圳/上海实习待遇约4000-8000元/月，与行业水准相当。
职位详情
关于这个职位
作为大疆的计算机视觉算法实习生，你将参与将大模型、世界模型、多模态视觉、三维重建等技术应用于无人机、手持等产品
工作内容包括多传感器时空对齐、4D场景重建、3DGS算法研发等，并与团队一起探索智能功能落地，影响亿万用户
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、信息工程、电子工程、机器人、人工智能等相关专业
数理基础好，熟悉几何、统计和机器学习算法与理论等
具备扎实的编程能力，熟练使用C++/ Python进行开发
具备以下一个或多个领域的研究或开发经验：
① 掌握GAN、Diffusion、Transformer等生成模型，熟悉PyTorch/TensorFlow框架，有动态行为建模经验者优先
② 熟悉优化视频生成模型一致性的相关算法，能设计生成场景有效性评估方案
③ 扎实的视觉重建、多视图几何理论基础，理解并具备SFM、SLAM、VIO等至少两项核心技术的实践经验
④ 熟悉3D高斯泼溅 (3DGS) 技术原理及主流实现，有相关项目经验者优先
工作职责
参与无人机、手持等产品多模态传感器时空对齐算法开发（包括但不限于鱼眼相机、IMU、ToF、Lidar、Radar等）
参与研发统一模型，实现多传感器的4D时空场景重建算法，优化重建效率，解决动态目标轨迹平滑、时序一致性、多趟数据融合等问题
参与3DGS、Mesh处理算法研发，并推动算法在云端的工程化落地
或者：
参与利用生成模型构建多样化场景生成体系，覆盖极端天气、突发事故等场景
参与4D世界模型研发和优化，实现动态目标交互、环境动态变化智能生成
持续跟踪行业前沿技术，推动创新方案验证与产品化落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大疆是全球领先的无人机和影像技术公司，平台影响力大，产品覆盖亿万用户
- 实习项目涉及大模型、世界模型、3DGS等前沿技术，技能积累价值高
- 团队氛围好，与各领域工程师合作，能快速提升工程与算法能力
- 适合计算机视觉、机器学习方向，对无人机、机器人技术有浓厚兴趣，且希望在大平台积累前沿算法经验的在校学生
缺点 / 挑战
- 实习岗位对算法和编程能力要求较高，需要扎实的理论基础和动手能力
- 工作内容偏研究与应用结合，可能需要快速学习新领域知识，有一定压力
- 作为实习生，可能需要同时处理多个任务，时间管理能力要求较高
角色解读
- 实习期间积累大模型、3D视觉等前沿技术经验，为后续校招或深造奠定基础
- 表现优秀可获得转正机会，正式加入大疆算法团队，参与核心产品研发
- 未来可向高级算法工程师、技术专家或团队负责人方向发展，在AI与机器人领域持续深耕
- 参与多传感器（鱼眼、IMU、LiDAR等）的时空对齐算法开发，实现精确的数据融合
- 研发4D时空场景重建算法，优化动态目标轨迹和时序一致性，提升场景复用率
- 参与3D高斯泼溅（3DGS）和Mesh处理算法的研发及云端工程化落地
- 利用生成模型构建多样化仿真场景，覆盖极端天气、突发事故等，并优化场景真实性与可控性
- 扎实的编程能力，熟练使用C++和Python进行开发
- 深入理解计算机视觉和深度学习基础，熟悉PyTorch或TensorFlow框架
- 掌握SFM、SLAM、VIO等多视图几何或视觉重建技术中的至少两项
- 了解生成模型（GAN、Diffusion、Transformer）或3DGS技术者优先
申请策略
- 在申请材料中表达对空间智能、无人机技术的热情，以及希望将算法落地到实际产品的意愿
- 提前了解大疆的实习招聘流程，通常有笔试和两轮技术面试，建议刷一些LeetCode算法题
- 突出计算机视觉相关的项目或研究经历，尤其是多视图几何、SFM、SLAM、3D重建等领域
- 强调编程能力，列出C++和Python的实际项目经验，最好有GitHub或个人代码库
- 如有生成模型或3DGS相关经验，务必详细描述，这是优先加分项
- 展示数理基础，如数学建模竞赛、论文发表、课程成绩等
- 复习多视图几何、SFM、SLAM等基础知识，如果有时间可以复现经典算法
- 学习PyTorch或TensorFlow，尝试在3D重建或生成模型方向做一个小项目
面试指南
- 对于概念类问题，先给出简洁定义，再对比异同，最后结合实际应用举例
- 对于项目类问题，采用STAR法则：背景、任务、行动、结果，重点突出技术难点和你的贡献
- 对于开放性问题，展现你的思考过程，从多个维度分析，并给出有依据的结论
- 请解释SFM和SLAM的区别与联系？
- 描述一下你参与过的计算机视觉项目，遇到的最大挑战是什么？如何解决的？
- 你对3D Gaussian Splatting了解多少？它的原理和优缺点是什么？
- 如何评估一个生成场景的真实性？有什么评价指标？
- 手写代码：实现一个简单的图像特征匹配算法（如SIFT匹配后的RANSAC）
职位点评
70
综合评分
大疆CV算法实习，前沿技术栈，成长价值高，但需现场办公且WLB一般。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
更适合这类人
适合发展性动机强烈的求职者，希望在计算机视觉前沿领域快速成长，对工作地点和灵活性要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
60中等
实习薪资在行业中属中等水平，大疆作为知名企业福利较完善，但实习岗位稳定性一般。
薪资信号未披露（AI估算：4K-8K/月）
成长发展
85较高
实习涉及大模型、3DGS等前沿技术，成长性强，但未明确提及晋升通道或培训。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、世界模型、3DGS、多模态、SFM、SLAM、PyTorch、TensorFlow
成长机会实习生、持续跟踪行业前沿技术、推动创新方案验证
业务类型profit_center
工作生活
50较低
实习需要现场办公，深圳/上海通勤压力较大，未提及弹性工作或WLB。
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
75中等
大疆产品影响力大，致力于提升社会生产力，但实习岗位的社会价值体现相对间接。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号改善人们生活、提升社会生产力水平、开创空间智能时代
创新程度积极采用新技术
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