鵬鵠科技 · 算法實習生(智能交通方向)
性質(zhì):全職實習(3–6 個月,可轉(zhuǎn)正)
一、實習目標
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快速融入:參與真實交通場景算法項目(事件監(jiān)測、道路病害檢測、多智能體平臺),完成限定任務并輸出可驗證成果。
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能力提升:在導師指導下,掌握數(shù)據(jù)標注、模型訓練、評估與部署的完整流程,為轉(zhuǎn)正或深造打下基礎。
二、核心職責
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數(shù)據(jù)準備
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編寫腳本完成數(shù)據(jù)清洗、增廣、標簽檢查;維護數(shù)據(jù)版本與元數(shù)據(jù)。
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模型訓練 & 評估
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按任務需求搭建 PyTorch 訓練管線,調(diào)參、記錄實驗、生成評測報告(mAP / F1 / PQI 等)。
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算法實驗
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調(diào)研最新論文與開源方案(YOLOv9、RT-DETR、RAG 等),實現(xiàn)輕量級原型并進行對比實驗。
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工具鏈與文檔
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遵循 GitFlow,在 GitLab 提交 MR;撰寫 README、實驗日志與復現(xiàn)指南。
三、任職要求
必備
說明
在讀學歷
計算機、自動化、電子工程、數(shù)學等 研一及以上
編程基礎
Python 熟練,了解 NumPy / Pandas,能獨立編寫實驗腳本
深度學習
至少完成過 1 個 DL/CV 課程或項目;可閱讀英文論文與官方文檔
框架
會用 PyTorch(或 TensorFlow)進行模型搭建與調(diào)參
版本控制
熟悉 Git 基本操作,能按分支規(guī)范提交代碼
時間投入
每周 ≥4 天,持續(xù) 3 個月以上
加分項
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交通視覺(車輛/病害檢測)或多模態(tài)/LLM 相關項目經(jīng)歷
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科研競賽獲獎(CVPR/ICCV、Kaggle、華為云賽等)
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C++ / CUDA / ONNX / TensorRT 優(yōu)化經(jīng)驗
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開源項目貢獻者 / 博客技術(shù)分享
四、你將獲得
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一對一導師:資深算法工程師帶教,代碼評審與周度反饋
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真實場景數(shù)據(jù):千公里道路視頻、億級圖像,覆蓋多源傳感器
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成長路徑:優(yōu)秀者可獲 全職 offer;支持發(fā)表論文 / 專利
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技術(shù)氛圍:GPU 訓練集群、GitLab CI/CD、n8n & MCP 智能體平臺
把課堂所學跑在真實高速公路上,讓模型“上路”——從這里開始。