作为一名在读研期间共持续了1年零9个月的智驾感知算法实习生而言，在我结束最后一段感知算法实习，回学校准备毕业论文收尾工作的时候，写了一篇《自驾实习杀青！自驾算法工程师即将登场！》的笔记，不知不觉到现在已经过去将近2周的时间了（看来轻松愉快的时光总是短暂的❗）

实习期间，除了晚上回学校，一天基本都在公司度过，实话实说，早已感觉自己脱离了学生时代，成为了一名社畜打工人。回到学校之后，现在每天感受着校园里的欢快时光，完全没有各种工作消息以及业务数据指标的压力，仿佛又回到了学生时代，一时有些恍惚，就想记录一下自己在实习期间的工作日常📊

对我个人而言，我把自己的实习工作简单分成三种模式，分别是日常工作模式、节点交付模式以及自我充电模式，三种模式既有工作上的交集也有各自不同的工作重心，由于篇幅有限，今天就重点聊聊感知算法实习生的日常工作模式

感知算法实习生的日常工作模式

在日常工作模式中，主要的工作内容就是根据制定的OKR包含的任务进行有序推进，大体包含的工作内容如下：

1. 根据数据团队定期处理返回的路采数据，对组内的业务模型进行训练以及评测等相关工作，实现组内感知算法模型的迭代更新；
2. 将迭代的算法模型在业务数据上进行评测，观察当前模型在哪些场景下或者对于哪类目标的感知性能较弱，做好记录，反馈给数据团队相关的对接负责人，实现有针对性的挖掘hard/corner case，进而对业务模型进行有针对性的训练；
3. 分析模型在某些场景下性能不佳的原因，阅读paper/看技术报告/和mentor讨论等方式寻找灵感，在周会上分享自己发现的问题并提出解决思路，如果技术路线可行，就会安排在后续OKR中；
4. 根据leader或者上下游团队对于组内业务模型提出的新要求或者新接口，在我自己负责的业务模型的codebase上，写代码实现相关功能，经过code review后，合到公司代码库中（git好难，学了好久才上手）；
5. 实习期间，带我的mentor有的也会涉及到一部分算法模型的部署，我也会帮mentor打打下手，做一些模型部署相关的工作；

目前，我也已经是一名正式的感知算法工程师了，回想起当初的实习时光还是很欢乐的（实习生相对于正式工来说考核压力还是少了不少哇），仅此篇记录一下之前美好的幸福时光哈哈哈哈哈

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