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小鹏汽车【26校招】自动驾驶控制算法工程师

校招全职地点:广州状态:招聘

任职要求


硕士及以上学历,车辆工程、自动化、控制工程、计算机等相关专业,具备扎实的数学功底和相关理论知识
对经典与现代控制理论有良好的掌握,了解常见控制算法(如 LQR、MRAC、MPC 等),有观测器和优化器设计的研究和实践经验
熟悉Linux开发环境,掌握 C/C++ / Python 编程语言和常用自动驾驶算法开发工具链,具备良好的编程风格和软件实现能力
对车辆动力学、控制算法感兴趣,具备强烈的好奇心和自驱力,能够快速学习新知识并用于解决实际问题
具有良好的团队合作精神与沟通能力,能够胜任跨学科协作和多样化业务需求

加分项:
有自动驾驶、车辆、机器人控制、动态系统建模、优化理论相关研究背景或项目经验
有智能车、机器人竞赛获奖经历
有自动驾驶相关开源项目的开发经验

工作职责


参与车辆横纵向运动学与动力学建模及参数辨识,为仿真能力构建和车端算法优化提供支持
学习并掌握整车、传感器和底层执行器特性,分析其对控制性能的影响,协助设计适配不同场景需求的算法方案
参与控制算法的开发、部署、验证与调试全流程,推动算法高效落地,并持续优化性能和用户驾乘体验
包括英文材料
学历+
算法+
Linux+
C+
C+++
Python+
自动驾驶+
相关职位

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校招

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。

更新于 2025-07-01
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校招

1. 算法开发与优化: 负责自动驾驶模型算法的研发设计,包括但不限于行为决策、轨迹生成、运动规划等模块的深度学习/强化学习模型设计 探索基于Transformer、模仿学习(Imitation Learning)、强化学习(RL)等前沿技术的模型算法设计、应用方案 优化自动驾驶算法的实时性、安全性和舒适性,解决复杂场景(如拥堵、交互博弈、长尾问题)下的规划挑战 2.数据驱动迭代: 构建和利用大规模驾驶数据集(仿真+真实数据),设计数据闭环 pipeline 提升规划性能 参与数据标注、场景挖掘、仿真测试等环节,推动算法迭代 3.系统集成与部署: 与感知、控制等模块团队协作,实现模型算法在车载计算平台的部署 支持实车测试,分析问题并提出改进方案 4.前沿技术跟踪: 跟进学术界(如CVPR、ICRA、CoRL、IROS等)和工业界最新进展,将创新技术落地到量产或研发项目中

更新于 2025-07-01
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校招其他

更新于 2025-09-15
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校招

1.从事和负责轨迹规划和跟踪控制相关的算法开发和调优; 2.参与公司机器人相关产品项目,结合产品业务需求和测试情况,迭代算法,优化部署性能。

更新于 2025-07-18