哈啰出行
感知算法实习生（红绿灯方向）-【自动驾驶】
感知算法实习生（红绿灯方向）-【自动驾驶】
发布于 大约 16 小时前实习/见习
上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
学历未注明
深度学习
PyTorch
计算机视觉
图像处理
TensorFlow
自动驾驶
2D目标检测
Bev检测
AI 估算 · 5k–8k
上海自动驾驶算法实习生，技术难度较高，公司平台大，薪资有竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位是哈啰出行自动驾驶部门的算法实习生，专注于红绿灯场景的感知算法研发
你将参与2D目标检测和BEV检测模型的调优，使用PyTorch或TensorFlow等框架，并有机会将算法应用于实际自动驾驶系统
适合具备计算机视觉基础、希望深入自动驾驶领域的在校学生，表现优异者可转正
最低要求
具备计算机视觉相关的理论知识和实践能力
熟悉常用深度学习框架，如PyTorch、tensorflow等
具有良好的沟通能力和团队合作精神
具备扎实的编程技能，熟悉C++或Python语言
工作职责
参与自动驾驶视觉算法的设计与调优，包括但不限于2D目标检测、BEV检测模型
使用图像处理技术和深度学习技术进行算法开发
优先资格
有自动驾驶项目经验优先
AI 洞察
优缺点分析
- 接触自动驾驶前沿技术（BEV、多任务学习），技能积累价值高
- 哈啰出行平台大，业务场景真实，有转正机会，职业起点好
- 团队技术氛围浓厚，能向资深工程师学习，快速成长
- 算法研发难度大，需要较强的理论功底和动手能力，入门门槛较高
- 自动驾驶行业竞争激烈，需要持续学习最新论文和开源项目
- 实习期间可能需要接受较高的工作强度和快速迭代节奏
- 适合对自动驾驶感知有浓厚兴趣、具备计算机视觉基础和编程能力、希望在实战中快速提升的在校学生
角色解读
- 从实习生转正为正式算法工程师，深入参与自动驾驶核心感知模块开发
- 向高级算法专家发展，专注多传感器融合、端到端感知等前沿方向
- 未来可转向技术管理岗，带领团队攻克复杂感知问题
- 参与自动驾驶视觉感知算法的研发，重点优化红绿灯检测的2D目标检测和BEV模型
- 使用图像处理技术和深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）进行算法实现与调优
- 与团队协作，将算法集成到自动驾驶系统中，并进行实车验证
- 扎实的计算机视觉理论基础，熟悉目标检测、图像分类等经典任务
- 熟练使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架，能够独立搭建和训练模型
- 良好的编程能力，掌握C++或Python，能够进行算法原型开发
- 具备团队合作和沟通能力，能快速学习自动驾驶领域的新知识
申请策略
- 关注哈啰出行的自动驾驶业务方向，了解其产品定位和技术栈
- 在面试中展示对红绿灯检测场景的理解，如挑战（小目标、遮挡、光照变化）和解决方案
- 突出计算机视觉相关项目经验，尤其是目标检测、分割或BEV相关的工作
- 强调使用PyTorch或TensorFlow的实战经历，可附上GitHub链接
- 展示编程能力，如C++或Python的熟练程度，以及代码质量意识
- 如有自动驾驶或相关竞赛经历（如KITTI、nuScenes），务必重点描述
- 提前学习BEV感知相关论文（如LSS、BEVFormer），并尝试复现
- 熟悉自动驾驶常用数据集和评估指标（如nuScenes、Waymo）
面试指南
- 对于技术问题，先明确问题定义，再分点阐述原理、实现细节和权衡
- 对于项目经历，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），突出你的贡献和学习
- 对于场景理解题，从数据、模型、部署三个层面分析，体现系统性思考
- 请解释2D目标检测中IoU和NMS的计算过程
- BEV感知相比传统前视图检测有什么优势？你了解哪些主流BEV方法？
- 描述一个你使用深度学习解决计算机视觉问题的项目，遇到的挑战是什么？
- 在自动驾驶场景中，如何保证红绿灯检测的实时性和准确性？
- 你对PyTorch的DataLoader和autograd机制熟悉吗？请举例说明
匹配度报告
70
综合匹配度
大厂自动驾驶算法实习，前沿技术栈，转正机会大，但现场办公且节奏较快。
适合人群
适合追求技术成长和行业前景、对工作强度有一定承受能力的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利60
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利匹配
60中等
实习生薪资处于市场中等水平，但公司平台大且提供转正机会，长期收益较高。
薪资信号未披露 (5K-8K/月)
成长发展匹配
90较高
岗位涉及自动驾驶前沿算法（BEV、2D检测），技术成长空间大，且明确提供转正机会，发展性极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈自动驾驶、计算机视觉、深度学习、PyTorch、TensorFlow、C++、Python、2D目标检测、BEV检测、图像处理
成长机会转正机会
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
实习岗位通常要求现场办公，且自动驾驶行业工作节奏较快，WLB一般。
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）
使命价值匹配
80较高
自动驾驶是高速增长赛道，提升出行安全与效率，社会影响力较大。
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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