小鹏汽车智能语音测试工程师
任职要求
1. 计算机或人工智能相关专业，本科及以上学历； 2. 有声学测试或智能座舱测试相关经验，语音交互测试经验优先； 3. 具备一定的编程能力，熟练掌握Python或java相关编程语言中的一种，独立完成测试脚本或工具开发和使用； 4. 掌握软件测试理论与方法，具有软件…
工作职责
1. 负责AI智能语音团队的质量保障工作，包含语音算法基础能力（声学前端、唤醒、ASR、NLU等）和语音功能端到端测试工作； 2. 负责语音需求业务测试，根据产品需求制定测试方案、编写测试用例、结合车型版本计划，执行测试任务； 3. 负责开发和维护测试工具和批处理脚本，对语音自动化功能用例进行维护，提升团队工作效率； 4 与产品、研发、算法工程师密切配合，共同提升语音算法技术指标和业务指标，保障语音交付质量；
1. 负责人机交互（语音）交互系统（端/云）的测试，同研发、产品团队配合，制定交互系统准入准出标准； 2. 结合项目不同阶段，制定相应的测试计划和测试方案，并按时完成测试用例执行，并发出测试报告，确保项目按时保质交付； 3. 业务测试中，能通过自动化测试和CICD等手段，沉淀相应的自动化回归用例和工具等，提升测试的效率；
1. 负责人机交互（语音）交互系统（端/云）的测试，同研发、产品团队配合，制定交互系统准入准出标准； 2. 结合项目不同阶段，制定相应的测试计划和测试方案，并按时完成测试用例执行，并发出测试报告，确保项目按时保质交付； 3. 业务测试中，能通过自动化测试和CICD等手段，沉淀相应的自动化回归用例和工具等，提升测试的效率；
1. 路径规划 ‒ 开发适用于多种场景（如机器人导航、自动驾驶、无人机等）的路径规划算法； ‒ 实现经典和前沿的全局及局部路径规划方法（如 A*、Dijkstra、RRT、DWA 等），优化路径规划的效率和鲁棒性； ‒ 处理动态环境中的路径生成和调整，解决复杂场景下的避障问题。 2. 行动决策 ‒ 研究并实现具身智能体的行动决策算法，设计任务分解和行为选择的逻辑； ‒ 基于行为树（Behavior Tree）、有限状态机（FSM）等方法，构建模块化的决策框架； ‒ 开发多智能体协作与竞争的行动决策模型，支持复杂交互任务的执行。 3. 强化学习（Reinforcement Learning，RL） ‒ 针对具身智能场景（如机械臂控制、机器人动态避障、导航等），设计强化学习的 reward 函数和训练策略； ‒ 实现主流深度强化学习算法（如 DQN、DDPG、PPO、SAC 等），解决高维连续控制与探索问题； ‒ 优化强化学习模型的收敛速度和鲁棒性，提升算法在实际场景中的表现。 4. 模仿学习（Imitation Learning，IL） ‒ 通过专家示范数据（如轨迹、动作序列）训练智能体，实现模仿人类/智能体行为； ‒ 应用行为克隆（Behavior Cloning, BC）、逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）等技术解决稀疏奖励问题； ‒ 结合模仿学习与强化学习，提升智能体在复杂任务中的学习和泛化能力。 5. 算法优化与工程实现 ‒ 优化算法的计算效率和资源占用，适配实时性要求 ；‒ 在仿真环境（如 Gazebo、PyBullet、Mujoco 等）和真实设备中验证算法性能； ‒ 配合嵌入式团队完成算法在终端设备上的部署与优化。 6. 技术研究与创新 ‒ 跟踪具身智能领域的前沿算法进展，探索新技术的实际应用； ‒ 研究多模态感知与决策（如视觉、语音、触觉）的融合方法，提升智能体的环境理解与行动能力； ‒ 参与长期自主学习、在线学习和自适应学习系统的设计与开发。