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[北京]滴滴出行视觉计算组

  1. 发布时间:2019-08-22
  2. 工作地点:北京
  3. 职位类型:兼职实习
  4. 来源:北大BBS
  5. 职位:计算机视觉算法实习生|室内定位算法实习生
专业标签:计算机

团队简介:

滴滴出行视觉计算组以使用计算机视觉和机器学习方法来解决交通场景下的实际问题为团队目标,依托海量的数据、领先的GPU计算集群和丰富的业务场景需求,不断创新、快速迭代,为大量的用户创造价值。

团队多位成员具有一线互联网公司知名视觉团队工作经验,具有丰富的研究和工程实践经验。经过团队成员的研究开发,大量技术已经应用到滴滴的业务场景之中。团队在目标检测、场景文字检测识别、图像分割、三维重建、SLAM等方向具有丰富的技术积累,在ECCV2018同期举办的COCO&Mapillary比赛中取得了街景目标检测项目的第一名。

在实习生培养方面,团队本着“让优秀的人更优秀”的培养目标,注重实习生在科研能力和解决问题能力方面的培养,在团队的指导下,有多位实习生取得了优异成绩:在领域知名竞赛获奖、投稿和发表了领域知名期刊和会议论文、获得了优秀毕业论文等,部分优秀毕业生转正成为团队正式员工。

 

职位一:计算机视觉算法实习生

工作内容:

1 在指导下实现视觉感知(目标检测、图像分割等)与三维重建(SLAM、SFM)等相关算法;

      2 协助完成部分算法和系统的工程实现、数据分析等工作;

3 在公开数据集上持续优化算法,成绩优异且创新较大者,可指导投稿领域顶级文章。

相关要求:

1      

实习时间需满足下列条件之一:

(1) 计算机相关专业本科生,已经取得保研资格或者出国留学,有充足时间实习;至少实习5个月,因答辩或者学校安排等原因请假总时间小于3周;

(2) 计算机视觉、机器学习相关方向硕士或者博士研究生,非2020届毕业,在目标检测、图像分割、三维重建等方向有较好的研究基础或项目经验,有3个月以上的实习时间;

2 扎实的计算机基础知识,熟练掌握数据结构和算法应用;良好的逻辑分析能力和动手能力;

3 知名计算机程序设计竞赛、知名算法大赛中获奖者优先;有过机器学习、计算机视觉、数据挖掘等丰富开发经验或者高水平论文成果者优先。

 

职位二:室内定位算法实习生

工作内容

1 在指导下实现PDR/VIO/SLAM/SFM等相关算法;

      2 协助完成部分算法和系统的工程实现、数据分析等工作;

3 在公开数据集上持续优化算法,成绩优异且创新较大者,可指导投稿领域顶级文章。

相关要求

1.     

实习时间需满足下列条件之一:

(1) 计算机相关专业本科生,已经取得保研资格或者出国留学,有充足时间实习;至少实习5个月,因答辩或者学校安排等原因请假总时间小于3周;

(2) 室内定位、传感器融合相关方向硕士或者博士研究生,非2020届毕业,在目室内定位、PDR等方向有较好的研究基础或项目经验,有3个月以上的实习时间;

2. 熟悉传感器辅助定位算法(如PDR、图像定位等)。熟悉各种融合定位(WiFi+PDR,GPS+PDR,地磁 PDR等)算法设计和开发经验者优先。

3. 具备C,C ,Android的开发经验和交叉编译经验。

4. 扎实的计算机基础知识,熟练掌握数据结构和算法应用;良好的逻辑分析和动手能力;

5. 知名计算机程序设计竞赛、知名算法大赛中获奖者优先;有过机器学习、计算机视觉、数据挖掘等丰富开发经验或者高水平论文成果者优先。

 

培养方案和特色:

1校外毕业论文:可与学校联合指导本科毕业设计/论文,课题主要以当前学术界中关注度高、业务场景应用价值大的题目为主;可根据所在学校要求签订校外指导协议;

双导师制:每位同学在实习期间由一位技术导师和一位成长导师指导,技术导师由具有丰富的研究和开发经验的资深工程师担任,负责指导算法研发和模型优化,成长导师由具有丰富学生培养经验的专家担任,负责在成长规划、学习方法等方面的指导;

平台支持:相关题目从真实的业务场景出发,结合团队所特有的海量数据、领先的GPU计算集群,在深厚的技术积累基础上进行研发;

丰厚待遇:具有竞争力的实习工资、免费晚餐、免费加班零食、免费开放健身房等。

工作地点:北京(西二旗中关村软件园)

简历投递:

有意向者可以发送项目组邮箱:视觉计算组visualcomputing[AT]didichuxing[DOT]com

邮件标题:职位名称(如计算机视觉算法实习生)_姓名_学校_可最早开始实习时间_可最晚结束实习时间

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