哈啰出行
视觉算法实习生-A项目
视觉算法实习生-A项目
发布于 4 小时前实习/见习
实习生仅现场办公计算机视觉工程
计算机视觉工程
图像分割
图像分类
深度学习
点云处理
计算机视觉
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
超大型企业核心业务视觉算法实习，技术前沿且成长空间大，适合追求技术深度的在校生。
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。
薪资怎么样
6千
比计算机视觉工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 420 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 计算机视觉工程 · 约 100 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责深度学习、图像分割与分类算法的研发，以及点云处理、分割与补全算法的实现
适合计算机、人工智能等相关专业在校生，参与A项目的视觉算法技术开发与模型优化
最低要求
计算机，数学，模式识别，图像算法，人工智能等相关专业
熟悉深度学习，图像处理相关知识
训练并优化过网络模型，熟悉C++，Python等一种以上的语言
熟悉点云处理，分割等相关知识
工作职责
负责深度学习，图像分割，图像分类
负责点云处理和点云分割，补全算法
负责其他相关技术开发
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿的3D视觉与点云处理技术，项目实战经验丰富
- 超大型企业平台，业务场景丰富，有利于技术落地与能力沉淀
- 实习生可能面临较多基础性数据处理工作，需主动争取核心算法设计机会
- 适合计算机、人工智能等相关专业，对3D视觉和自动驾驶感知方向有浓厚兴趣的在校生
缺点 / 挑战
- 点云处理与3D视觉算法难度较高，对数学和编程能力要求严苛
角色解读
- 从视觉算法实习生成长为初级计算机视觉工程师
- 未来可向3D视觉、自动驾驶感知算法或具身智能方向深入发展
- 负责深度学习模型在图像分割、分类等视觉任务上的研发与优化
- 处理点云数据，实现点云分割与补全算法
- 参与A项目相关的其他视觉技术开发与落地工作
- 扎实的深度学习与图像处理理论基础
- 熟练掌握C++或Python编程语言，具备工程实现能力
- 具备点云处理及网络模型训练优化的实际经验
申请策略
- 了解哈啰出行A项目（可能涉及共享出行、自动驾驶或两轮车视觉感知）的业务背景，在面试中展现对业务场景的理解
- 突出在图像分割、点云处理相关的项目经验或论文成果
- 展示C++/Python编程能力及模型训练优化的实际案例
- 深入学习PointNet、VoxelNet等经典点云处理算法
- 熟悉PyTorch或TensorFlow等主流深度学习框架的底层优化
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，突出个人贡献与最终指标提升
- 技术原理问题先讲核心思想，再结合具体代码或公式说明，展现扎实的理论基础
- 请介绍一个你参与过的图像分割或点云处理项目，遇到了什么难点？
- 在训练网络模型时，你是如何进行优化的？
- C++和Python在算法部署中各自的优势是什么？
- 针对点云数据的不规则性，你了解哪些主流的处理方法？
- 复习计算机视觉和点云处理的经典论文与算法，能够手推部分公式或写出核心代码逻辑
- 准备好自己简历中项目的细节，思考面试官可能深挖的难点与优化空间
职位点评
薪资福利60
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
60中等
实习生岗位薪资按市场标准津贴发放，满足基本生活需求，但无法与正式员工相比。
薪资信号未披露（AI估算：4–8千/月）
成长发展
85较高
涉及深度学习、点云处理等前沿技术，且依托超大型企业真实业务场景，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、图像分割、点云处理、C++、Python
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确说明工作模式与加班情况，实习生通常需保证一定出勤时间，WLB情况无法判断。
工作模式未明确
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
出行领域的视觉算法有助于提升交通安全与效率，具有一定的社会价值，但JD中未明确强调使命感。
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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