算法研究实习生

德赛西威-招聘岗位： 自动驾驶深度学习算法研究实习生 我们正在寻找对端到端算法领域充满热情的优秀研究者加入我们的团队。我们将为您提供顶尖的科研环境和成长机会。 岗位职责 - 负责研发自动驾驶系统中的城市NOA场景的视觉3D障碍物检测算法/通用障碍算法/端到端检测跟踪规划网络； - 参与自动驾驶端到端系统的前沿研究，聚焦其在开放场景中的能力边界探索、性能优化与实际应用落地； - 探索端到端算法结合强化学习 (RL) 等方法的可能性，构建具备自主学习、持续演进能力的智能系统； - 跟踪AI领域前沿动态，参与团队的技术讨论与创新攻关。 岗位要求 1. 教育背景：计算机科学、人工智能、机器学习、数学或相关领域的硕士/博士； 2. 掌握至少一种深度学习框架，如Tensorflow、PyTorch或MXNet，并熟练掌握C++或Python编程； 3. 掌握Diffusion Models、强化学习、后训练（Post-training）等相关技术，具备将其应用于端到端算法的实战经验； 4. 具有很强的发现问题、解决问题、coding能力； 5. 相信端到端，对自动驾驶领域的前沿研究充满热情； 加分条件： ++ 有ACM ICPC区域赛及以上或NOI等国内外主流比赛竞赛经历的（区域赛以上获奖）； ++ 作为核心作者，做出来过有一定影响力工作的（认可共同一作、影响力工作定义：star量高的开源repo，细分领域中里程碑-受关注度大的研究工作） ++ 六个月以上的实习时间 欢迎加入，共同探索自动驾驶的无限可能