地平线
感知/端到端方向算法实习生
感知/端到端方向算法实习生
发布于 35 分钟前实习/见习
实习生仅现场办公自动驾驶
自动驾驶
Bev
Pytorch
感知算法
模仿学习
端到端算法
自动驾驶
轨迹预测
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
前沿自动驾驶算法实习，技术成长快，现场办公要求高，行业前景好。
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
14K
比自动驾驶中位数低
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 410 个在招 · 其中自动驾驶 17 个
市场机会
选择面较广
北京 · 自动驾驶 · 66 个在招
职位详情
关于这个职位
作为感知/端到端方向算法实习生，你将参与自动驾驶前沿算法的研究与开发，包括端到端算法、闭环训练及感知模型训练，解决3D Occupancy和动静态要素的感知难题
这是一个深入AI与自动驾驶核心领域的实践机会
最低要求
硕士及以上学历在读，计算机/人工智能相关专业
熟悉前沿的端到端、轨迹预测、模仿学习等算法，了解BEV、Transformer等经典感知算法
具备扎实的Python编程能力，熟练使用PyTorch
拥有较强的学习能力、沟通能力和独立工作能力
出勤需满足每周四天以上（现场实习，非远程）
工作职责
探索自动驾驶前沿算法，如端到端算法、闭环训练方式等，完成模型训练与方法验证
参与感知算法研发，解决3D Occupancy、动静态要素的感知难点问题
优先资格
拥有CVPR/NeurIPS等顶会/刊论文者优先考虑
连续实习6个月及以上者优先考虑
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接参与自动驾驶前沿算法研发，技术成长迅速
- 在大型企业获得宝贵实践机会，接触真实项目
- 使用先进的技术栈如PyTorch、Transformer，提升竞争力
- 有导师指导和团队协作，利于职业起步
- 实习要求高，需快速学习并掌握复杂算法
- 现场办公且时间要求严格，可能影响灵活性
- 适合对自动驾驶和AI算法有浓厚兴趣、具备扎实编程基础、希望深入研究前沿技术的硕士在读学生
缺点 / 挑战
- 解决感知难题有技术挑战，需具备扎实基础
角色解读
- 从算法实习生逐步成长为自动驾驶领域的核心算法工程师
- 深入感知、规划或决策等细分方向，成为技术专家
- 有机会参与前沿研究，发表论文或专利，提升行业影响力
- 探索和实现端到端自动驾驶算法，完成模型训练与验证
- 参与感知算法研发，解决3D占用和动静态要素的感知难题
- 进行闭环训练和方法创新，提升自动驾驶系统性能
- 协助团队完成前沿技术调研与实验
- 扎实的Python编程和PyTorch框架使用能力
- 熟悉BEV、Transformer等经典感知算法及端到端、轨迹预测等前沿技术
- 具备较强的学习能力、沟通能力和独立工作能力
- 对计算机视觉和深度学习有基础知识
申请策略
- 准备展示算法理解和项目细节，如代码示例或演示
- 了解地平线的公司文化、自动驾驶业务方向和技术路线
- 突出Python和PyTorch项目经验，如深度学习模型开发
- 展示相关算法学习或研究成果，如有顶会论文或竞赛获奖
- 强调学习能力、团队合作经历和独立工作能力
- 列出与自动驾驶、计算机视觉相关的课程或项目
- 深入学习端到端自动驾驶算法和BEV感知技术
- 提升PyTorch实战能力，熟悉模型训练与部署
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，突出技术细节
- 结合算法原理回答技术问题，展示深度理解
- 展示对自动驾驶领域的热情和未来规划，与公司方向契合
- 请介绍你对端到端自动驾驶算法的理解，并说明其与传统模块化方法的区别
- 你如何解决3D Occupancy感知中的挑战？请举例说明
- 描述一个你用PyTorch实现的深度学习项目，遇到的困难及解决方法
- 你对BEV和Transformer在感知中的应用有什么看法？
- 为什么选择地平线的实习？你对自动驾驶行业有什么兴趣？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值80
薪资福利
70中等
作为实习岗位，薪资有市场竞争力，但作为实习生福利可能有限。
薪资信号偏高 (10K-18K/月)
成长发展
85较高
参与前沿AI项目，技术成长快，但实习性质限制长期晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈端到端算法、感知算法、PyTorch、BEV、Transformer、轨迹预测、模仿学习、3D Occupancy
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
现场办公且时间要求严格，可能影响工作生活平衡。
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
80较高
参与自动驾驶技术研发，行业前景好，有社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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