【本岗位面向27届同学开放，需至少实习6个月，薪资面议】 方向：图像分割模型训练与UE孪生数据应用 岗位职责 参与建筑/孪生场景图像分割数据集的构建与质量把控 训练/微调实例分割、语义分割模型（YOLO-seg、Mask2Former、SegFormer等） 优化分割精度与泛化能力，处理UE渲染图的特殊风格与噪点 配合团队将分割模型封装并接入工具链 任职资格 1.熟悉Python、PyTorch，有图像分割或检测模型的训练经验 2.理解常用分割网络结构与Loss（CE loss、Dice loss等） 3.对数据增强、类别不平衡、模型轻量化有基本概念 *加分项：了解3D Gaussian Splatting / NeRF / UE基础 实习亮点 真实数字孪生产品场景，不只在公开数据集上跑模型 可接触从数据到训练到评估的完整闭环 GPU资源充足，表现优秀有转正机会