SH-【数据算法岗实习】

Job description

• 负责自动驾驶场景下量产级数据的预标注体系搭建与优化，提升标注效率与初始准确率，支撑大规模数据生产需求。
• 主导云端模型训练全流程管理，包括训练数据筛选、训练任务调度、模型迭代优化及训练效果评估，保障模型性能持续提升。
• 设计并落地自动标注算法方案，结合自动驾驶核心场景（如道路、车辆、行人、交通标识等）优化标注逻辑，降低人工标注成本。
• 负责量产数据重建工作，针对采集的多源传感器数据（激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）进行数据修复、格式标准化及一致性校验，确保数据可用性。
• 搭建高效的数据管理与检索系统，实现数据分类存储、版本管控、快速检索及权限管理，支撑算法团队的数据调用与追溯需求，保障数据生产全流程合规与高效。

学历与专业

• 硕士及以上学历，2027届毕业生，计算机科学与技术、电子信息工程、自动化、数学、统计学等相关专业；具备自动驾驶数据算法相关工作经验者优先。

代码能力

• 熟练掌握Python/C++等编程语言，精通TensorFlow/PyTorch等深度学习框架，具备扎实的工程化编码能力，能独立完成算法落地与系统开发。

专业知识

• 深入理解计算机视觉、机器学习核心算法（如目标检测、语义分割、点云处理等），熟悉自动驾驶数据标注流程、数据格式及质量标准，具备数据生产全流程优化经验者优先；了解云端训练平台架构与数据分布式处理技术者加分。

沟通能力

• 具备良好的跨部门沟通协作能力，能高效对接数据采集、标注团队及算法研发团队，清晰同步需求与进展；具备较强的问题拆解与解决能力，能快速响应数据生产与模型训练中的突发问题。

实习时长

• 3个月及以上，每周至少3天