哈啰出行
端到端模型算法实习生-【自动驾驶】
端到端模型算法实习生-【自动驾驶】
发布于 大约 17 小时前实习/见习
上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
深度学习
PyTorch
强化学习
自动驾驶
端到端模型
Uniad
Diffusionplanner
Pluto
AI 估算 · 4k–8k
上海自动驾驶算法实习生岗位，基于市场行情和技能难度，日薪200-400元，月薪约4000-8000元。
职位详情
关于这个职位
该实习岗位专注于自动驾驶端到端模型算法的研发与落地
你将参与数据生产、模型复现、优化与部署，并运用深度学习、强化学习等技术提升模型在复杂场景下的效果
适合对自动驾驶前沿技术有热情、具备PyTorch和Python/C++基础的在校同学，表现优异有转正机会
最低要求
本科及以上在校同学，计算机、自动化、车辆工程或相关专业优先
熟练使用Python/C++的至少一种
熟悉PyTorch深度学习框架
掌握UniAD/Pluto/DiffusionPlanner等主流的端到端模型框架，熟悉端到端自动驾驶算法最前沿的动态
具备良好的自驱性、口头、书面沟通能力、上下游协作能力
表现优异者提供转正机会，可实习3个月及以上，每周全勤优先
工作职责
负责端到端数据生产、数据挖掘和相关工具链开发、维护
负责端到端模型复现、优化、升级、部署，并验证算法效果，推动算法落地
运用深度学习、强化学习等技术，优化模型结构等，提高模型在复杂场景下的效果
AI 洞察
优缺点分析
- 处于自动驾驶最前沿的端到端技术方向，技术含金量高，积累经验市场竞争力强
- 哈啰出行作为超大型企业，平台资源丰富，实习期可接触完整数据-模型-部署链路
- 提供转正机会，为应届生提供直接进入自动驾驶行业的快速通道
- 自动驾驶算法对数学和工程能力要求高，需要快速学习并应用新框架
- 实习期可能涉及大量数据处理和工具链开发，工作内容重复性较高
- 行业竞争激烈，需要持续跟踪前沿论文，保持技术迭代
- 适合对自动驾驶有浓厚兴趣、具备深度学习基础且愿意深入工程落地的研究型或实践型在校同学
角色解读
- 实习表现优异可转正，进入哈啰自动驾驶核心团队，深度参与量产级算法研发
- 发展方向包括高级算法工程师、技术专家或技术管理岗，逐步主导自动驾驶系统关键模块
- 积累端到端自动驾驶实战经验，未来可向行业顶尖企业（如特斯拉、Waymo）或创业公司发展
- 负责自动驾驶端到端模型的数据生产、挖掘及工具链开发维护，确保数据质量与算法训练效率
- 复现并优化主流端到端模型（如UniAD、Pluto），进行模型升级、部署与效果验证，推动算法在实车场景落地
- 运用深度学习和强化学习技术，针对复杂驾驶场景改进模型结构，提升感知、预测、规划等核心能力
- 扎实的编程基础，熟练使用Python或C++，能够高效实现算法模块
- 精通PyTorch深度学习框架，具备模型训练、调优与部署经验
- 熟悉自动驾驶端到端模型框架（如UniAD、Pluto、DiffusionPlanner），了解领域前沿进展
- 良好的自驱力与沟通协作能力，能够与上下游团队高效协同推进项目
申请策略
- 关注哈啰出行业务战略，在面试中展现对自动驾驶共享出行场景的理解
- 准备一个端到端模型相关的深度技术项目，能够清晰讲解设计思路和效果
- 突出自动驾驶或计算机视觉相关项目经验，尤其是端到端模型或感知预测方向
- 强调PyTorch、Python/C++的熟练程度，展示代码能力和开源贡献
- 列举参与过的深度学习竞赛或论文复现经历，体现技术深度
- 展示团队协作和沟通能力，例如参与过的跨组项目或学术合作
- 提前系统学习UniAD、Pluto等主流端到端框架的论文和开源代码
- 补充强化学习在自动驾驶中的应用知识，如基于RL的决策规划
面试指南
- STAR法则：说明背景、任务、行动、结果，突出技术细节和量化成果
- 从原理到实践：先解释模型核心思想，再结合自己的实现或改进点
- 辩证分析：面试官希望看到你理解不同方案的优劣，而非只看好一面
- 请详细介绍你复现或使用过的端到端自动驾驶模型框架，并说明其优缺点
- 如何设计一个数据生产工具链来支持端到端模型的训练？
- 解释Transformer在自动驾驶端到端模型中的作用，对比LSTM的优势
- 描述一个你遇到的技术挑战（如模型过拟合、数据不平衡），你是如何解决的？
- 如何看待端到端自动驾驶与模块化方案的区别？你认为哪种更可能量产？
匹配度报告
60
综合匹配度
前沿自动驾驶算法实习，技术成长性高，转正机会明确，但WLB和薪资一般。
适合人群
适合追求技术成长、愿意投入时间学习前沿技术、且看重转正机会的在校学生。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利45
成长发展85
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
45较低
实习薪资处于行业中等水平，但未明确福利和奖金，补偿性激励较弱。
薪资信号未披露 (4K-8K/月)
成长发展匹配
85较高
实习岗位技术前沿，可以接触到自动驾驶端到端模型全流程，且有转正机会，成长性很好。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、PyTorch、深度学习、强化学习、自动驾驶、端到端模型、UniAD、Pluto、DiffusionPlanner
成长机会表现优异者提供转正机会
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，未提及弹性工作或远程选项，且实习通常要求全勤，WLB一般。
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）
使命价值匹配
70中等
自动驾驶属于高速增长赛道，技术有社会影响力，但实习生角色对使命感的直接贡献有限。
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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