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算法實習(xí)生（智能交通方向）
性質(zhì)：全職實習(xí)（3–6 個月，可轉(zhuǎn)正）
一、實習(xí)目標(biāo)
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(wù)并輸出可驗證成果。
能力提升：在導(dǎo)師指導(dǎo)下，掌握數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、評估與部署的完整流程，為轉(zhuǎn)正或深造打下基礎(chǔ)。
二、核心職責(zé)
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
編寫腳本完成數(shù)據(jù)清洗、增廣、標(biāo)簽檢查；維護數(shù)據(jù)版本與元數(shù)據(jù)。
模型訓(xùn)練 & 評估
按任務(wù)需求搭建 PyTorch 訓(xùn)練管線，調(diào)參、記錄實驗、生成評測報告（mAP / F1 / PQI 等）。
算法實驗
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。
工具鏈與文檔
遵循 GitFlow，在 GitLab 提交 MR；撰寫 README、實驗日志與復(fù)現(xiàn)指南。
三、任職要求
在讀學(xué)歷：計算機、自動化、電子工程、數(shù)學(xué)等 研一及以上
編程基礎(chǔ)
Python 熟練，了解 NumPy / Pandas，能獨立編寫實驗?zāi)_本
深度學(xué)習(xí)
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
交通視覺（車輛/病害檢測）或多模態(tài)/LLM 相關(guān)項目經(jīng)歷
科研競賽獲獎（CVPR/ICCV、Kaggle、華為云賽等）
C++ / CUDA / ONNX / TensorRT 優(yōu)化經(jīng)驗
開源項目貢獻者 / 博客技術(shù)分享
四、你將獲得
一對一導(dǎo)師：資深算法工程師帶教，代碼評審與周度反饋
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
成長路徑：優(yōu)秀者可獲 全職 offer；支持發(fā)表論文 / 專利
技術(shù)氛圍：GPU 訓(xùn)練集群、GitLab CI/CD、n8n & MCP 智能體平臺
把課堂所學(xué)跑在真實高速公路上，讓模型“上路”——從這里開始。
實習(xí)要求
4天/周*3個月