小鹏汽车机器学习与视觉大模型算法工程师

【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。 - 开发和改进机器学习和视觉算法，以支持机器人的空间感知、导航、操作、交互等功能。 - 应用各种最新的机器学习算法，包括端到端模仿学习、强化学习、大语言模型，推动人形机器人的发展。 - 开发使机器人从其与物理世界的交互中学习与进化的算法。 - 对算法涉及的数据、训练优化和部署环境等环节有深刻认知，并领导或参与跨团队合作。 - 深⼊探索未知⼯程和技术领域，影响并参与决策。

1. 负责构建在关键应用场景中具备领先优势的文本/视觉理解（VL）大模型，并深入研究持续预训练（CPT）与退火训练技术，打造强大的垂直领域基座模型。 2. 探索并设计面向垂直领域的奖励机制与奖励模型，通过先进的强化学习技术，深度激发并提升基座模型在专业领域的知识整合与推理能力。 3. 追踪并探索最前沿的文本/多模态模型架构及高效训练/推理方案，在先进模型结构、对齐算法、强化学习、推理效率优化、奖励模型设计、视觉推理及模型可解释性等方向上进行深入研究，产出具有行业影响力的技术成果。

1. 参与视觉生成与编辑相关的大模型算法研发，探索领域前沿，持续创新，打造有影响力的高水平技术，并解决算法应用遇到的挑战问题，包括主体一致性、语义一致性、画质效果、重点场景效果优化、性能与效果平衡、可控生成等； 2. 探索多模态理解与生成统一的大模型技术。 【课题名称】 视觉生成大模型研究与应用 【课题内容】 研究图像或视频生成与编辑大模型相关技术，优化生成效果及可控性，平衡效率与效果，探索前沿的视觉生成技术方案等。

1.研发业界一流物理AI系统，包括不限于模仿学习， 强化学习， vla， vlm等训练系统与算法架构； 2.参与自动驾驶系统中机器学习算法的研究、开发与优化，包括但不限于深度学习算法在端到端感知大模型、规控大模型、视觉语言大模型等方面的应用； 3.设计和实现机器学习模型的训练流程，包括选择合适的优化算法、调整超参数、评估模型性能等，确保模型在不同场景下的稳定性和可靠性。