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职位搜索/百度/自动驾驶多模态感知算法实习生(J98241)
Baidu logo
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百度 (Baidu)

职位信息

北京市 / 上海市
初级经验
实习生
仅现场办公
学历未注明
实习/见习

标签

计算机视觉模型部署目标检测多传感器融合端到端学习Bev感知Ai编程工具
💡

核心评价

顶尖平台的前沿技术实习岗,成长空间巨大,是技术爱好者积累行业硬通货的绝佳起点。

自动驾驶多模态感知算法实习生(J98241)

🤖 AI 估测:¥6K-12K

发布时间:22 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个自动驾驶领域的多模态感知算法实习岗位
你将参与Camera、LiDAR、Radar等多传感器融合的障碍物检测与跟踪算法研发,涉及BEV感知、Occupancy Prediction等前沿任务
同时,你也会参与到感知端到端架构的原型开发、数据驱动迭代流程构建以及算法的工程化部署等实际落地工作中

✓工作职责

参与多模态(Camera/LiDAR/Radar)障碍物检测、跟踪算法的研发,针对BEV感知、Occupancy Prediction等任务进行模型结构优化与训练策略改进
参与感知端到端架构的原型开发,探索从传感器原始数据到结构化输出的直接映射方案
参与自动化数据挖掘、Corner Case分析、数据标注质量优化,构建高效的数据驱动迭代流程
完成算法的工程化部署,参与模型轻量化、推理加速等实际落地工作

⭐最低要求

熟练使用AI编程工具(如Cursor、GitHub Copilot、Kimi、ChatGPT等)进行代码开发,能够借助AI快速理解代码库、调试程序、生成原型代码,并具备对AI生成代码的审查与优化能力
扎实的Python/C++编程能力,具备良好的代码规范与工程习惯
熟悉计算机视觉基础,对目标检测(2D/3D)、多传感器融合、BEV表示学习、VLM、端到端有基本了解
对自动驾驶行业有强烈兴趣,具备快速学习新技术、阅读学术论文并复现的能力

👍优先资格

有自动驾驶感知相关项目经验、熟悉端到端自动驾驶框架(如UniAD、VAD、FusionAD等)者优先
在CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS等会议或期刊上发表过相关论文、熟悉自动驾驶仿真工具的同学优先
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