小鹏汽车【25届校招】强化学习算法工程师

1. 研发基于强化学习的人形机器人全身运动控制算法； 2. 搭建强化学习运动控制算法完整训练流程并优化性能； 3. 分析评估算法性能，迭代优化控制策略； 4. 与团队协作，推动强化学习算法部署调试测试； 5. 跟进人形机器人全身运动控制算法，为团队引入新思路，保持技术领先性。

我们致力于推动强化学习（Reinforcement Learning, RL）在人形机器人运动控制、大语言模型推理优化、和具身智能体（Embodied AI） 领域的突破性应用。现招募具备深厚RL技术背景的算法工程师，参与从算法设计、仿真训练到真实场景部署的全链路研发，探索AI与物理世界的深度融合。 1. 研究大语言模型RLHF阶段的广义强化算法，提升大模型的能力，探索大模型的自我进化之路； 2. 研究大模型驱动的智能体算法，包括但是不局限于ReACT、Voyager、WebGPT、AutoGPT； 3. 撰写技术报告和论文，分享研究成果，参与内外部的技术交流和合作，推动团队技术水平的提升，提高团队在行业内的影响力。

【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. 开发通用型具身算法并应用于人形机器人场景任务，具备物体泛化、任务泛化、场景泛化能力； 2. 研究多模态具身大模型，具备视觉、触觉、语言感知和决策能力，控制机器人完成开放世界的物理交互；