大疆创新 实习生(智能驾驶-感知算法)招聘

岗位名称

实习生(智能驾驶-感知算法)

工作职责

负责自动驾驶感知、深度学习、定位与建图相关算法的预研,解决最前沿最有挑战的自动驾驶算法问题,包括但不限于:

1. 对视觉、激光等传感器的静态道路要素的检测和追踪,如车道线、路沿、交通标志、道路拓扑等;

2. 基于视觉、激光等传感器的动态目标的检测和追踪,如车辆、行人、未知障碍物等;

3. 基于视觉、激光、毫米波等多传感器和时序融合算法的动态目标跟踪、可行驶区域和静态元素估计;

4. 融合在线感知和离线地图实现道路拓扑等场景要素的理解和推断;

5. 大规模离线高精度三维重建、动态物体和静态元素的自动化真值标注系统;

6. 实时语义/矢量地图构建,语义地图匹配与多传感器融合定位;

7. 离线大规模语义/矢量地图匹配与融合,语义地图更新;

8. 传感器在线/离线标定算法;

9. 多平台自动化的深度学习模型优化技术,包括模型量化/压缩/裁剪、AutoML、分布式训练等技术,提升模型迭代效率;

10. 大规模数据的高效学习算法,包括小样本学习、长尾学习、主动学习、自监督/半监督学习等算法,提升数据利用效率。

任职要求

1. 计算机科学、信息工程、电子工程、机器人等专业硕士及以上学历;

2. 具备扎实的编程能力,熟练使用C++/Python进行开发;

3. 具备良好的数学能力,熟悉几何、统计和机器学习算法与理论等;

4. 具备以下一个或多个领域的研究或开发经验:

1) 物体检测、目标追踪、语义分割、关键点检测、人脸分析、视频理解等;

2) 点云处理、立体视觉、多视图几何、多传感器融合SLAM/VIO、VPR等;

3) 滤波和优化算法,例如卡尔曼滤波或粒子滤波,以及常见全局和局部、离散和连续优化方法;

4) 感知传感技术应用(了解常见传感器的基本性能,例如摄像头、毫米波雷达、超声雷达以及他们的应用,熟悉基本的多源信息融合策略);

5) AutoML、模型量化、模型裁剪、分布式训练等;

6) 小样本学习、长尾学习、自监督/半监督学习等;

5. 具备良好的编程风格习惯、文档撰写能力、团队协作和沟通表达能力。

加分项:

1. 机视觉、机器学习或机器人顶级会议/期刊上发表过论文;

2. 有ACM/ICPC/机器人竞赛经验。

地点

深圳市

投递方式

官网:https://we.dji.com/zh-CN/campus

#通信硬件实习信息共享#
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现在还招人吗
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发布于 2023-02-20 21:20 浙江

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浩浩没烦恼:一二面加起来才一个小时? 我一面就一个小时多了
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11-06 12:53
吉林大学 Java
如题,ip属地末九,计算机科班大三本科生。想找一段寒假实习,也是第一次找实习。 从大二暑假7月开始准备Java后端,前期有点磨叽,导致现在手忙脚乱。目前第二个项目黑马点评快写完了,第一个项目是苍穹外卖(两个项目都是烂大街的,这就很头大)。算法题在lc上从大二至今陆续刷了将近六百题,hot100已过一遍,面试150目前刷了一半。八股刚看了不到一周,想请教一下各位牛友,这一版简历哪些地方需要继续改进,接着优化? 同时,是现在立即开始投递,边投边背八股,完善项目。还是说八股再背个小半个月再开始投递比较好一点,我现在担心的是到了这个月下旬或者12月再开始投递简历面试会有点晚,听同学说到年底hc数量会大...
mikeu04:简历顶部留名字即可,你写“后端开发实习生-Java”就是把自己的方向限制死了。我建议把这揉在个人简介里,说你对后端开发充满热情就行。性别出生年份以及微信号不是必须的。 把个人简介从教育背景里拿出来,第一个写。你的个人简介有点太泛了。把“爱好中长跑”去了,加点数字(“拥有xxx年的xxx经历”),加点你最熟的几个语言或技术栈。和别人的简介区分开来。 专业技能放项目经历前面。面试官一般会优先看这个再往下看你做了什么项目来考察你是否具备这些技能。实习我不是很清楚,但像Redis, JVM, 消息模型,计算机网络这些属于基本知识。你如果了解GCP, AWS, Docker 这些实际生产工具就可以把八股知识换掉。 项目简介可以和工作内容揉在一起。项目简介还是太长了,就一句话,“开发了一个基于【1,2个主要框架】为【目标客户群体】的【产品类型】, 实现了【产品价值】”。产品价值不是功能。比如一个在线计算器,它的功能是算数,但它的价值可以是让人在没带计算器的情况下算数(可访问性)或比手算效率提升了80%。工作内容多加点数字,你这个产品有多少人用了?浏览量是多少?技术上xxx性能提升了多少%?(实在想不出来就丢给deepseek :) 11 月理论上秋招已经结束了。八股是背不完的。无脑投,刷笔试,中了面试邀请就突击面经八股,没问题的。
大厂面试问八股多还是项目...
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