小马智行
感知算法实习生-广州
感知算法实习生-广州
发布于 1 天前实习/见习
广州市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
Camera
Cuda
Lidar
Pytorch
三维重建
实例分割
目标检测
目标跟踪
自监督学习
AI 估算 · 6k–12k
自动驾驶头部公司实习薪资较高，但实习岗位通常按日计算，月薪范围适中，利于积累前沿技术经验。
职位详情
关于这个职位
该职位是自动驾驶头部公司小马智行的感知算法实习生，主要参与基于Camera、LiDAR等多模态传感器的感知算法研发与优化，包括目标检测、语义分割、跟踪、占据预测等核心任务
你将有机会接触Gaussian Splatting、自监督学习等前沿技术，并将算法落地到实际自动驾驶场景中
适合对计算机视觉和深度学习有浓厚兴趣、希望积累工业级实战经验的同学
最低要求
计算机或相关专业本科以上学历
熟练掌握深度学习及计算机视觉相关的基本算法
熟悉基于CNN的图像检测、跟踪、识别等算法流程
优秀的编程能力，熟悉C/C++或Python
有较强的独立解决问题能力，学习能力及沟通能力
工作职责
负责基于相机（Camera）、激光雷达（LiDAR）及多模态融合的感知算法研发与优化，研究方向包括但不限于目标检测、语义/实例分割、目标跟踪、占据（occupancy）预测与三维重建等
跟踪并探索 Gaussian Splatting、self‑supervised learning（自监督学习）等前沿技术，评估并研究其在感知与占据预测等任务中的应用，关注算法的实时性与边缘端推理性能优化
探索基于 Gaussian Splatting 与自监督学习的感知能力提升方案，推动模型在实际场景中的工程化落地与性能验证
优先资格
有较强的研究能力优先，如发表过第一作者CCF A类会议或期刊等论文
熟悉某种深度学习框架，如Pytorch等，对深度学习有深入的了解
熟悉并行计算或cuda编程，或图像处理方面经验的优先
在自动驾驶行业有实习经验
能实习6个月及以上
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 头部自动驾驶公司，技术氛围浓厚，接触行业最前沿的感知算法
- 导师制培养，能快速提升工程与科研能力，有机会参与实际落地项目
- 广州实习有较好的生活成本优势，公司位于市中心区域
- 实习周期要求较长（6个月以上），需要投入大量时间
- 算法研发任务难度高，需要较强的独立解决问题和抗压能力
- 现场办公，通勤成本需自行承担
- 适合对自动驾驶感知有强烈兴趣、具备扎实CV和深度学习基础、希望长期实习并争取转正的硕士或优秀本科生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 表现优异可转正为正式员工，晋升为感知算法工程师
- 深入掌握自动驾驶感知全栈技术，未来可向算法负责人或技术专家方向发展
- 积累前沿技术经验后，可横向迁移至机器人、AR/VR等领域的计算机视觉岗位
- 负责多模态感知算法的研发与优化，包括目标检测、语义分割、跟踪、占据预测等核心任务
- 跟踪Gaussian Splatting、自监督学习等前沿技术，探索其在自动驾驶感知中的应用
- 将算法模型进行工程化落地，优化实时性与边缘端推理性能
- 扎实的深度学习和计算机视觉基础，熟悉CNN等经典算法
- 熟练的编程能力，掌握C++或Python，有实际项目经验
- 熟悉深度学习框架如PyTorch，具备模型训练和调优能力
- 加分项：有论文发表、CUDA编程或自动驾驶行业实习经验
申请策略
- 投递时附上简短的算法项目介绍或技术博客，展示研究热情
- 了解小马智行的技术栈和公开论文，面试时结合公司业务方向作答
- 突出计算机视觉相关项目或竞赛经历，尤其是目标检测、分割、跟踪等方向
- 体现编程能力：列出C++/Python相关项目，附上GitHub链接更佳
- 如有论文发表（特别是CCF A类）务必突出，并说明个人贡献
- 强调使用PyTorch等框架的经验，以及模型落地优化案例
- 复习CNN经典网络结构（ResNet、YOLO等）和Transformer在视觉中的应用
- 熟悉Gaussian Splatting、自监督学习的基本原理，阅读相关论文和开源代码
面试指南
- 对于算法原理类问题，先定义问题，再分解步骤，最后结合具体实例
- 对于项目经验问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出技术难点和解决过程
- 对于开放设计问题，展示系统思维，从输入、模型、输出、优化等维度构建框架
- 请详细解释目标检测中NMS的原理及改进方法
- 谈谈你对自监督学习在感知任务中应用的理解，举例说明
- 描述你做过的一个计算机视觉项目，遇到了哪些挑战，如何解决？
- 给定一个多传感器融合的场景，你会如何设计感知算法架构？
- C++中智能指针的使用场景和注意事项
职位点评
71
综合评分
前沿自动驾驶感知算法实习，技术含量极高，成长迅速，薪资一般但生活平衡一般。
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
发展性动机强、看重技术成长和行业前景的求职者，能够接受实习薪资水平并愿意投入时间学习。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利40
成长发展95
工作生活50
使命价值85
薪资福利
40较低
实习岗位薪资竞争力一般，但小马智行提供有竞争力的实习补贴和免费餐饮等福利。
薪资信号未披露（AI估算：6K-12K/月）
成长发展
95较高
岗位技术含量极高，涉及自动驾驶感知多个前沿方向，有导师指导，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Gaussian Splatting、自监督学习、占据预测、多模态融合、边缘端推理
成长机会实习6个月及以上
业务类型profit_center
工作生活
50较低
要求现场办公且实习期较长，工作节奏可能较快，但鼓励探索与学习。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
自动驾驶行业正在高速发展，提升出行安全和效率，具有明显的社会价值和技术意义。
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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