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4D自动化标注研发实习生
4D自动化标注研发实习生
发布于 大约 14 小时前实习/见习
上海市 / 北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
数据处理
激光
SLAM
视觉
VIO
地图构建
4D自动化标注
AI 估算 · 4k–6k
实习生薪资市场中等水平，技术含量高，有转正机会。
职位详情
关于这个职位
这是一个面向计算机视觉与自动驾驶领域的实习岗位，主要负责4D自动化标注链路的搭建与迭代，以及视觉或激光SLAM地图构建的开发工作
你需要掌握SLAM框架和C++/Python编程，适合对自动驾驶和机器视觉有浓厚兴趣的本科或研究生
最低要求
本科及其以上学历
掌握slam/vio 框架或者具备前后端工程工具开发能力，对某一具体框架有深入研究
熟悉c++ 或者 Python，至少一门扎实
Linux开发环境开发
工作职责
负责参与视觉或者激光地图构建及开发迭代
负责参与4D自动化标注链路搭建及迭代
参与数据产线问题分析及模块定位
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触自动驾驶前沿技术，积累SLAM和自动化标注实战经验
- 大平台资源丰富，有导师指导，学习氛围浓厚
- 实习薪资有竞争力，且提供一线城市工作机会
- 数据处理工作可能较为繁琐，需耐心细致
- 实习生需适应一定的工作节奏，尤其是项目交付期
- 适合对自动驾驶和SLAM有强烈兴趣，具备一定算法基础并希望深入实践的计算机、自动化等相关专业学生
缺点 / 挑战
- 技术门槛较高，需要快速学习并解决复杂问题
角色解读
- 深入自动驾驶感知与定位领域，成为算法专家
- 向高级工程师或技术Leader方向发展
- 表现优秀可转正为正式员工，参与核心项目
- 参与自动驾驶领域的地图构建算法开发，如视觉或激光SLAM
- 搭建4D自动化标注数据处理链路，提升标注效率与质量
- 分析和定位数据产线中的问题，推动模块优化
- 扎实的SLAM/VIO理论基础，能够深入理解某一框架源码
- 精通C++或Python，熟悉Linux开发环境
- 了解常见视觉/激光传感器数据处理方法
申请策略
- 提前了解哈啰出行自动驾驶业务布局，在面试中展现对产品的理解
- 准备1-2个完整的项目案例，用STAR法则清晰阐述
- 突出SLAM项目经验或相关竞赛成果，展示算法理解深度
- 强调C++或Python编程能力，附上代码仓库链接更佳
- 如有开源贡献或相关论文，务必列出以增加专业性
- 复习SLAM/VIO经典框架如ORB-SLAM、VINS-Mono的代码结构
- 加强C++编程和Linux命令行操作，练习调试工具如GDB
面试指南
- 从原理到应用逐步阐述，先说明核心思想再结合实际场景
- 对于项目类问题，使用STAR法则描述情境、任务、行动、结果
- 简述ORB-SLAM的关键模块及其作用
- 如何对一个VIO系统进行参数调试？
- 手写一个简单的卡尔曼滤波或扩展卡尔曼滤波
- D自动化标注中如何过滤动态物体？
- 你在Linux下如何定位程序崩溃？
- 重温SLAM相关的数学基础（李群李代数、非线性优化）
匹配度报告
68
综合匹配度
自动驾驶实习，前沿技术栈，薪资一般，适合深造技术。
适合人群
该职位最适合注重技术成长和行业前景的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
薪资福利匹配
薪资福利50
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利匹配
50较低
实习生薪资处于市场中等水平，未提及额外福利，补偿性动机满足一般。
薪资信号未披露（AI估算：4K-6K/月）
成长发展匹配
85较高
岗位技术前沿，涉及SLAM和自动驾驶，成长空间大，发展性动机满足高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SLAM、VIO、C++、Python、Linux、4D标注
业务类型ambiguous
工作生活匹配
60中等
实习需现场办公，未提弹性工作，生活化动机满足一般。
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
75中等
自动驾驶行业高速增长，对社会有积极影响，意义感动机较高。
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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