广州算法实习生 - 座舱监控 - 目标检测与蒸馏方向

广州算法实习生 - 座舱监控 - 目标检测与蒸馏方向广州实习职位描述1. 负责座舱监控核心算法研发与优化。2. 迭代目标检测与多任务模型，在复杂光照、遮挡与跨车型场景下提升鲁棒性与时延表现。3. 开展知识蒸馏与模型压缩（蒸馏/剪枝/量化），完成端侧部署与推理优化（ONNX/TensorRT 等）。4. 搭建数据闭环：制定标注规范、难例挖掘与主动学习、数据清洗与增强，开展合成数据与域自适应以提升长尾与极端场景表现。5. 跟踪并复现相关方向 SOTA，建立可复用的基准与评测体系，输出技术文档与复盘报告。职位要求1. 计算机/人工智能/数学等相关专业，本科及以上学历；熟练掌握 Python/C++，具备扎实的算法与工程实现能力。2. 熟悉主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），有从零训练与调参经验。3. 掌握主流检测/关键点/跟踪方法。4. 有知识蒸馏与模型压缩的实战经验或系统理解。5. 具备部署与性能调优经验，关注 mAP/Recall/延迟/功耗等指标。6. 具备快速学习与良好沟通协作能力。加分项1. 有座舱/驾驶员监控（DMS/OMS）经验。2. 有开放集目标检测（如Grounding-DINO）模型研究或应用经验；3. 有视觉-图像大模型（如BLIP、Qwen-VL等）的研究或应用经验4. 具备数据工程能力：自动标注、数据治理与评估工具链建设，能够推进数据-模型协同迭代。投递