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小鹏汽车【26届校招】具身智能灵巧操作算法工程师

校招全职地点:北京 | 上海 | 深圳状态:招聘

任职要求


【任职资格】 
1. 自动化、计算机、人工智能、机器人等相关专业硕士及以上学历;
2. 熟悉机器人动力学、运动学、最优控制,有扎实的数学基础;
3. 精通LinuxDocker开发环境,熟悉C++Python,掌握git工作流,具有良好的编程习惯;
4. 谦逊开放、思维活跃,具有团队合作意识;
5. 学习能力强,可以独立探索与学习先进的算法;
 
【加分项】 
1. 熟悉主流强化学习、模仿学习等算法;
2. 熟悉Isaac Gym/Isaac Lab仿真,能够搭建复杂的仿真环境;
3. 有灵巧手触觉传感器应用经验;
4. 有sim2real实战经验;
5. 有多关节机器人控制经验;
6. 在顶级会议(如CVRP/ICCV/ICRA/IROS/NeurlPS等)或刊物(如IJRR/TRO/TPAMI等)发表过论文优先。
 
【我们提供】
技术前沿机会:加入行业领先的人型机器人研发团队,探索具身智能算法最核心技术;
成长平台:与顶尖专家合作,参与全球范围内最具挑战性的机器人项目;
论文发表:参与核心研发项目,成果有机会发表顶刊顶会;
优厚回报:提供极具竞争力的薪资福利,以及清晰的职业发展路径和持续的成长支持。
 
【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。

工作职责


我们正在寻找富有创造力和技术能力的具身智能灵巧操作算法工程师,专注于人形机器人灵巧手在操作(manipulation)任务中的算法开发和部署。您将参与构建多样化的机器人任务场景,通过遥操作、力控、强化学习等方式,使机器人能够高效准确的自主完成各种有挑战的操作任务。
【主要职责】 
1. 负责开发、部署和调试用于人形机器人灵巧手的先进操作算法,包含遥操作、力控、强化学习等领域;
2. 负责仿真环境的搭建与迁移,涵盖机器人运动学、动力学、传感器仿真、物理环境交互仿真等;
3. 开发和改进先进的强化学习算法,实现机器人的操作任务;
4. 根据机器人在特定任务中存在的难点问题,参与针对具体技术难点的攻关。
包括英文材料
学历+
Linux+
Docker+
C+++
Python+
Git+
编程规范+
算法+
强化学习+
Gymnasium+
ICCV+
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为什么加入我们? - 你将站在人形机器人智能进化的前沿,构建未来机器人感知、交互与学习的核心能力。 - 参与行业前沿的具身智能研究,亲手推动人形机器人在真实世界中的落地 - 提供完善的技术成长路径,支持你在科研和工程领域持续突破 - 多模态/VLA大模型研究:探索并优化适用于人形机器人长时序灵巧操作与自然人机交互的模型架构和训练策略。 - 高保真仿真环境搭建:设计并开发逼真的机器人仿真环境,精准模拟机器人与物理世界的交互,生成高质量训练数据,支持VLA模型迭代与强化学习训练。 - 世界模型创新:研究并构建世界模型,实现训练数据的高效生成和场景多样性扩展。

更新于 2025-08-27
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【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;

更新于 2025-07-01
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- 探索通用算法并应用于工业机器人场景任务,具备物体泛化、任务泛化、场景泛化能力 - 多模态大模型VLA/VLM在工业类机器人中的算法设计、智能控制和人机交互前瞻技术研究 - 多机器人协同作业与调度,控制机器人与物理世界交互 - 基于创新实验室,构建多台工业/协作机器人/人形机器人协同工作环境

更新于 2025-08-14
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我们正在寻找对大语言模型(Large Language Model,LLM)充满热情的数据算法工程师,加入我们的核心AI团队。你将主要负责LLM高质量与大规模数据的采集与处理,并参与从LLM预训练、微调、推理优化到多场景应用落地的全流程工作,推动LLM技术在对话系统、内容生成、知识推理、具身智能等领域的创新 1. 主导LLM数据的采集和处理,搭建高效的数据处理 Pipeline,实现从海量原始数据到可直接驱动模型训练的高质量数据的转化。 2. 打造并优化数据平台的核心模块(包括处理、标注、对齐、存储与可视化),确保数据的可追溯性与可验证性。 3. 参与大模型从预训练到后训练的全链路流程,深入分析模型对数据的敏感点,通过数据迭代持续提升模型能力。 4. 紧跟全球前沿技术动态,研究并引入最新的数据集与标准,将优秀的开源经验转化为团队的核心优势,持续扩展数据版图。

更新于 2025-10-14