小鹏汽车【26届校招】机器人中心管培生
任职要求
【我们是谁】 1、国内最早专注于且持续专注于人形机器人研发的团队,被现实反复捶打,但专业、聚焦、坚持、深耕; 2、国内+美国硅谷联合团队,国际资源支持; 3、一个追求效率极致的团队,一个乐于打破边界的团队,一个GameChanger团队,一个建立起体系的非常规作战的团队。 【我们的优势】 1、依托小鹏的技术优势、资源优势(内部场景繁多); 2、为机器人持续投入资金; 3、也许会有一个全新的机器人品牌。 【你将获得】 1、有机会接触机器人行业最前沿的技术研发过程;; 2、有机会接触机器人…
工作职责
1、了解和参与机器人业务中各个模块的工作; 2、以中心级别的项目推动为载体,横向拉通和沟通协调管理; 3、协助中心搭建完整的团队工作体系; 4、作为机器人领域未来综合性人才储备,以具有综合解决复杂问题的能力为目标,旨在通过多种类项目制锻炼,成为未来管理者。
【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;
[携手构建下一代智能机器人] 小鹏机器人中心专注于人形机器人前沿技术研发,核心业务涵盖智能行走、精准操作、自主导航,以及基于大语言模型的人机交互。我们的技术团队分布于深圳、上海、广州、北京四大核心城市以及北美硅谷,汇聚了来自全球的优秀人才。 加入我们,参与塑造机器人技术的未来发展。 [核心] - 产品策略参与 - 与产品部门深度协作,参与关键产品决策制定 - 全周期项目管理 - 负责项目完整交付流程,主动识别风险并推动解决方案落地 - 技术团队协调 - 与资深工程师团队协作,制定产品目标与交付时间线 - 跨部门合作 - 推动跨部门、跨中心的高效协作与资源整合 [
【关于机器人中心】小鹏机器人中心专注于构建面向未来的人形机器人系统,融合先进的人工智能(AI)、控制、机械与系统工程,打造能感知、理解、操作并能和现实世界进行交互的下一代机器人。 【关于团队】该部门承担前沿智能方法的预研工作,专注于实现机器人三大核心智能能力:自主移动(导航)、灵巧操作和人机交互。我们深入布局大语言模型(LLM)、多模态视觉语言模型(VLM)和视觉语言行动模型(VLA),实现全流程自研,推动机器人从感知到决策的全面智能化落地。团队成员遍布深圳、上海和美国硅谷,聚集了世界一流的科研与工程人才,致力于将大模型技术真正落地到复杂、动态的物理环境中。在这里,你将:与来自 AI、机器人硬件、控制等领域的优秀工程师合作;参与推动 LLM/VLM/VLA 与机器人智能体的融合;构建能够自主学习与进化的“具身智能体”。 - 负责将大规模VLM/VLA模型高效部署于定制化芯片(NPU、TPU、ASIC、FPGA、GPU集群等); - 通过高效模型架构、推理图编译、算子融合与低延迟优化等方式,提升模型在各类硬件平台下的吞吐与功耗表现; - 设计并实现高性能推理框架,支持如长上下文、视频时空建模、工具调用等复杂功能; - 负责模型压缩与加速(量化INT8/FP8、蒸馏、剪枝、缓存、流式推理等)相关技术方案落地; - 联合芯片及系统团队,优化内存访问、调度策略、通信结构,达成端到端推理性能突破。
【关于机器人中心】小鹏机器人中心专注于构建面向未来的人形机器人系统,融合先进的人工智能(AI)、控制、机械与系统工程,打造能感知、理解、操作并能和现实世界进行交互的下一代机器人。 【关于团队】该部门承担前沿智能方法的预研工作,专注于实现机器人三大核心智能能力:自主移动(导航)、灵巧操作和人机交互。我们深入布局大语言模型(LLM)、多模态视觉语言模型(VLM)和视觉语言行动模型(VLA),实现全流程自研,推动机器人从感知到决策的全面智能化落地。团队成员遍布深圳、上海和美国硅谷,聚集了世界一流的科研与工程人才,致力于将大模型技术真正落地到复杂、动态的物理环境中。在这里,你将:与来自 AI、机器人硬件、控制等领域的优秀工程师合作;参与推动 LLM/VLM/VLA 与机器人智能体的融合;构建能够自主学习与进化的“具身智能体”。 - 负责视频-文本预训练:时空Transformer、Tubelet/patch 合并、时间位置编码、MRoPE/旋转位置等。 - 设计与实现视频采样与多尺度时空建模策略(clip/window、stride、动态帧采样)。 - 构建高效数据流水线:海量视频去重、切分、对齐、字幕/ASR/视觉caption融合与噪声治理。 - 联合训练与蒸馏:多任务(检索/QA/字幕/动作),长上下文与低延迟解码优化。 - 与平台团队协作,优化分布式训练(FSDP/DP+TP/PP、混精度、异构存储与缓存)。