百度-自动驾驶技术部-视觉、感知算法实习生（北京）

百度自动驾驶技术部视觉、感知算法实习生（北京）岗位的核心信息如下：一、工作职责计算机视觉/图像领域算法研发与落地需参与自动驾驶场景中视觉或图像相关算法的设计、开发与优化，例如目标检测、图像分割、多传感器融合等任务。需将算法从理论转化为实际可用的工程化解决方案，确保在自动驾驶系统中的稳定性和效率。自动标注算法研发与落地开发基于计算机视觉的自动标注工具，减少人工标注成本，提升数据标注效率与准确性。可能涉及半监督学习、自监督学习等技术，优化标注流程的自动化程度。感知算法数据闭环算法研发及框架实现构建数据闭环系统，通过收集实际驾驶数据反馈优化感知算法模型。设计并实现数据采集、清洗、标注、模型训练与迭代的完整框架，支持算法的持续优化。二、职责要求编程与图像处理能力熟练掌握C/C++：需具备高效的代码实现能力，满足自动驾驶系统对实时性和稳定性的要求。熟悉OpenCV及常用图像处理方法：能够应用OpenCV库进行图像预处理、特征提取、目标跟踪等操作。深度学习基础与工具使用深度学习基础知识：理解神经网络原理、优化算法（如SGD、Adam）及正则化方法。经典网络模型：熟悉CNN（如ResNet、VGG）、RNN、Transformer等结构及其在视觉任务中的应用。深度学习工具：掌握Caffe、TensorFlow等框架，能够独立完成模型训练、调优与部署。学历与专业背景计算机、模式识别、人工智能等相关专业硕士及以上：需具备扎实的理论基础和科研能力，能够快速适应自动驾驶领域的前沿技术需求。三、岗位特点与挑战技术前沿性自动驾驶是人工智能与汽车工程的交叉领域，涉及多传感器融合、高精度地图、决策规划等复杂技术，实习生将接触行业最前沿的研究方向。工程化能力要求高算法需在嵌入式设备或车载计算平台上运行，需兼顾模型精度与计算效率，对代码优化和系统设计能力要求较高。数据驱动的开发模式数据闭环系统需处理海量真实驾驶数据，实习生需掌握数据管理、模型迭代和A/B测试等技能，确保算法持续优化。四、适合人群与建议目标候选人计算机、电子工程、应用数学等专业硕士/博士研究生，有计算机视觉、深度学习相关科研项目或竞赛经历者优先。对自动驾驶技术有强烈兴趣，愿意投入时间学习车载系统、传感器融合等跨领域知识。技能提升方向编程能力：深入掌握C++性能优化技巧，熟悉多线程编程和GPU加速（如CUDA）。深度学习框架：学习TensorFlow Extended（TFX）或PyTorch Lightning等工具链，提升模型部署效率。工程实践：参与开源自动驾驶项目（如Apollo），积累实际系统开发经验。申请材料准备简历：突出计算机视觉、深度学习相关课程、项目或论文，量化成果（如模型精度提升、标注效率优化）。邮件正文：简述对自动驾驶技术的理解，说明自身技能与岗位的匹配点，并注明来源“知乎”。投递方式：发送至邮箱shenjiaming@baidu.com，邮件标题建议为“自动驾驶视觉算法实习生申请-姓名-学校-专业”。五、岗位价值与发展技术积累百度Apollo平台是全球领先的自动驾驶开源项目，实习生可参与核心模块开发，积累行业稀缺经验。职业路径优秀实习生有机会转正为正式员工，或进入其他科技公司（如Waymo、Momenta）或车企（如特斯拉、蔚来）的自动驾驶部门。行业影响力自动驾驶技术是未来交通的核心方向，参与该领域研发可为个人职业品牌增添竞争力。总结：该岗位适合具备扎实编程与深度学习基础、对自动驾驶技术有热情的硕士生，提供接触前沿技术、参与实际工程落地的机会，是进入智能汽车行业的优质起点。