小鹏汽车【26届校招】机器视觉算法工程师

1，负责车端视觉感知算法方向，用于车端无图高阶辅助驾驶功能； 2，侧重视觉BEV感知及道路拓扑感知，包括但不限于检测、分割、中心线拓扑生成等任务； 3，负责静态元素及道路拓扑网络核心算法技术突破，持续算法模型创新，加速模型工程化落地； 4，负责静态元素及道路拓扑感知模型车端交付，解决交付过程中的长尾 Corner Case、提升模型鲁棒性、自动化效率。

1.参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； 2.负责收集、整理和分析自动驾驶相关的数据集，进行数据预处理和标注，以提高模型的准确性和泛化能力； 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。

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。

- 负责多模态大模型（VLM: Vision-Language Model / VLA: Vision-Language-Action Model）在人形机器人中的算法设计与开发，将VLM/VLA 应用于人形机器人的智能操作与人机交互任务； - 参与大模型的预训练、后训练（SFT + RL）及部署工作，支持机器人在复杂环境下的感知与行为能力； - 与机器人平台团队、硬件团队紧密协作，实现模型在实际机器人系统中的高效运行； - 跟踪前沿研究，推动新技术在产品中的落地应用。