智加科技——实习体验（已转正，附内推码）

前两天在牛客看到一篇帖子，在讨论应该去大厂实习还是小厂实习？正好自己前段时间在一家自动驾驶公司实习，可以和大家分享一下我自己在小厂实习的体验。

01 背景

先简单介绍下个人背景，本硕985，CS相关专业，硕士做的CV方向，偏感知算法，因为读的是专硕，学校在实习这块还是比较给力的，相当于一个学期都是可以在外边。我是研二4月份开始看的实习，当时投递的也比较多，有投一些大厂，还有一些自动驾驶相关的公司，最后拿到几个offer，对比选择了智加科技，这是一家做卡车自动驾驶的公司。其中有行业和工作内容的考虑，个人感觉自动驾驶会是未来的方向之一，自己也比较喜欢觉得比较有意义。

02 选择

当时是在牛客看到有智加的员工内推，发了一份简历，很快就有HR联系了，面试了两轮收到了offer，拿到offer后有去网上找智加的一些评价，感觉都还不错，实习薪资开的也挺高的，HR沟通的福利也不错，和网上“小而美”的评价挺一致的。虽然之前我其实是更倾向于去大厂的，智加不怎么做宣传，但是面试过后我觉得这里的人还是很厉害的，问的问题很有水平，面试官言谈举止很精英很专业，整个就是一个资深大佬的感觉，感觉如果来学东西是个不错的选择。不过出于谨慎考虑，我还是在脉脉发起了一个实习生offer的投票，下边很多人说无脑选智加，就这样最后一丝犹豫也没有了，和HR商定了入职时间就开始准备实习了。

03 实习

胡乱说几点吧：

• 我是在北京的感知组实习，主要做的是基于点云的物体检测，把单帧的模型改成多帧，然后去做模型训练，得到轨迹信息，对当前的车的状态进行估计，后续的预测和跟踪都需要我们感知出来的这个结果。之前在学校打比赛用C++比较多，这边主要用Python，在服务器上训练模型，看效果，比较偏预研。去年暑假是在导师的公司实习，都是自己摸索，也没人指导，很多时候自己是没有什么系统性的思路的。现在的实习做事情目的性会更强些，我感受最深的一点就是工业界做算法还是要从数据本身出发，经常需要去看模型数据，看最真实的输出，你才明白模型工作的原理，哪里是有问题的，哪些参数设置会对什么样的case有影响，而不是简单地炼丹。
• mentor教会我遇到问题怎么去分析和解决，从哪里切入，以及如何去分析数据结果。个人感觉实习过后成长还是挺大的，能够逐渐做到知其然知其所以然，之前分析问题都比较浮于表面。还有一个比较好的体验是这边的人感觉很纯粹，厉害的人很多，不仅是组里，其他组每次听分享都感觉大家技术很厉害，Tech sharing也很多，技术氛围很浓厚也很活跃。
• 公司不强制加班，这点很nice，大家做事都讲究效率，高效利用时间，而不是拼时长，工作的时候投入，玩得时候也投入。
• 生活上的话，今天听说智加实习生招的多些，入职后原来办公室占不下了，后边我们几个实习生一起搬到了楼上，这样认识了很多不同组的小伙伴。公司有食堂和订餐，还有下午茶，还参加了8月份的新人见面会和生日会。日常有羽毛球、篮球、足球等体育活动，最热闹的是桌上足球争霸赛，不得不说，大家玩的技术也真好。 赛事非常之激烈，附上一张挤不进去.jpg

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