高德地图人形机器人算法实习生
任职要求
学历背景： 硕士在读及以上学历（含准硕士），机器人、计算机、自动化等相关专业； 有足式机器人运动生成与控制跟踪算法研发经验者优先。 算法技能： 熟悉 mimic 系列算法（如 DeepMimic、BeyondMimic）、ASAP、KongfuBot、Pbhc、Twist 等，能跟进最新学术进展并提出优化方案。 工具与实战经验： 熟练使用 MuJoCo、Isaac Gym…
工作职责
运动控制开发： 参与构建人形机器人通用运控跟踪器，实现高动态行为的稳定执行。 与基于 Diffusion 的轨迹生成器协同工作，赋予机器人日常运动与操控能力（如行走、转向、平衡调整）。 专项技能研发： 开发机器人特定技能：物体抓取与搬运、球类运动、开关门等常见交互任务。 要求算法具备快速决策与高效执行能力，确保在动态环境中的稳健表现。 数据与部署链路： 参与人形机器人遥操作数据采集、仿真数据生成及人体动作数据的重定向处理。 打通从 数据→仿真→训练→部署 的完整研发链路，推动算法在实机上的优化与落地。
【关于我们】 小鹏机器人中心致力于研发先进的人形机器人技术，包括机器人的行走、操作、智能导航，以及在大语言模型支持下的人机交互等。我们的软硬件团队覆盖深圳、上海、广州、北京和北美，组成了一支世界一流的跨领域团队。作为本团队的一员，你将成为连接人工智能与物理世界的桥梁，与其他领域的工程师共同解决前沿的科研和工程难题，并在机器人技术的发展中留下自己的印记。 负责人形机器人运动控制算法的研究与开发，包括人形机器人建模、协同规划/控制等； 应用先进的运动控制算法，机器学习算法对机器人进行全身控制； 和上下游团队进行深入合作和共同探，深⼊探索未知⼯程和技术领域，影响并参与决策；
岗位亮点 - 参与最前沿的具身智能研究，推动人形机器人和智能体的发展； - 用数据和算法驱动机器人自然、拟人、符合物理规律的全身动作生成； - 与资深算法工程师紧密合作，获得生成式模型与机器人交叉领域的实战指导； - 与机器人“零距离接触”，将算法落地到真实机器人体内。 - 协助构建与清洗大规模多模态数据集（音频、文本、动作等）； - 跟踪并复现动作生成、人形机器人控制等方向的前沿研究成果； - 参与基于 Diffusion Transformer 或其他生成式架构的全身动作生成模型的训练、调优与评估； - 与运动控制部门紧密协作，确保生成的动作满足机器人运动稳定性与物理可行性要求。
1. 负责大语言模型（LLM）在人形机器人中的算法设计与开发，将LLM应用于机器人的对话、环境感知与人机交互任务 2. 参与大模型从预训练到后训练的全链路流程，深入分析模型对数据的敏感点，通过数据迭代与合成技术推动模型能力提升 3. 基于主流的大规模数据处理框架，参与搭建高效的数据处理 Pipeline，从海量原始数据中“炼金”，让它们转化为可直接驱动模型训练的高质量数据 4. 跟踪前沿研究，推动新技术在产品中的落地应用，根据业务需求，有机会参与LLM团队针对语言模型后训练RL框架的搭建与优化
1. 参与人形机器人Vision-Language-Action (VLA)算法的研发，包括数据采集、模型训练与部署、多模态大模型在机器人操作任务中的应用； 2. 负责机器人动力学建模、轨迹优化、实时运动规划算法开发与调优； 3. 探索VLA模型与传统运动规划算法（RRT、轨迹优化、MPC等）的结合方式； 4. 跟踪Learning for Planning / Planning for Learning领域最新进展，推动技术创新； 5. 参与机器人数据集的构建、清洗与标注流程优化；