部门介绍
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队负责公司多个跨产品业务方向，提供可复用的平台能力及技术解决方案。我们为公司多业务提供如地理位置、行业数据等多类型的中台能力与技术解决方案，积极利用AI等技术做中台能力提效与升级。 加入我们，你将有机会从中台的多视角参与业务建设，感受不同类型/阶段的业务特点；通过用户场景的开发&架构工作，学习和解决极富挑战的技术问题；你也可以从数据出发，积极利用策略和模型，为业务提供有价值的助力。
- 基于车端图像/视频，参与高精度交通标志/路牌的检测、跟踪与分类算法研发；利用视觉大模型（VLM）和高级OCR技术，探索复杂场景下的文本提取与版面分析；
- 结合BEV（鸟瞰图）感知架构与多视图几何技术，参与将2D图像目标精准投影至3D空间的研究，助力目标的高精度绝对坐标解算与3D矢量化表达；
- 参与研发路牌内容与当前道路、车道的拓扑指向关系算法（如悬空路牌与特定车道的对应关系绑定）；
- 参与构建端到端的“路牌/交通标志”自动标注产线，协助研发场景变化检测（Change Detection）算法，助力数据闭环落地。
岗位职责
招聘官网暂未提供完整岗位职责，请前往官网核实。
职位要求
- 2027届本科及以上学历在读，计算机、人工智能、自动化、电子工程等相关专业；
- 精通Python/C++，具备扎实的算法实现能力，熟练掌握PyTorch框架；
- 熟悉CNN、Transformer、ViT等主流深度学习架构，有良好的数学和几何基础；
- 每周可实习4天，持续实习3个月。 加分项
- 深入理解或实践过BEV感知（如BEVFormer等）或端到端矢量化建图（如MapTR等）算法；
- 熟悉自然场景文本检测与识别（STR/OCR），有VLM（视觉语言大模型）、SAM等大模型微调、蒸馏或落地经验；
- 有相关项目经历/顶会论文者优先。
