小鹏汽车机器人动作生成算法实习生
任职要求
- 计算机、人工智能、自动化等相关专业在读硕士/博士； - 具备扎实的深度学习基础，熟悉基础的模型结构（如 CNN、Transformer 等）； - 有生成式模型（如 diffusion models、VAE 等）或序列建模（如 motion generation 等）相关经验； - 精通 Python，熟悉 Pytorch，具备扎实的工程能力和良好的代…
工作职责
岗位亮点 - 参与最前沿的具身智能研究，推动人形机器人和智能体的发展； - 用数据和算法驱动机器人自然、拟人、符合物理规律的全身动作生成； - 与资深算法工程师紧密合作，获得生成式模型与机器人交叉领域的实战指导； - 与机器人“零距离接触”，将算法落地到真实机器人体内。 - 协助构建与清洗大规模多模态数据集（音频、文本、动作等）； - 跟踪并复现动作生成、人形机器人控制等方向的前沿研究成果； - 参与基于 Diffusion Transformer 或其他生成式架构的全身动作生成模型的训练、调优与评估； - 与运动控制部门紧密协作，确保生成的动作满足机器人运动稳定性与物理可行性要求。
【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队，负责调度公司所有模型训练与推理资源；基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路，离在线数据相关的开发工作，包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作；包括样本平台，特征平台，训练平台，推理平台等AI应用后台建设等； 3、研究分析业内AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，完善产品体验。
【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性
【职位介绍】 我们团队负责构建小红书推荐算法中台，提高内容分发效率，为海量用户提供极致的推荐体验。在这里，你将参与到推荐系统的全链路搭建和各类算法的研发，包括不限于大模型应用、多模态建模、深度学习、强化学习、迁移学习、表示学习、图学习等领域。我们希望对推荐、搜索、广告感兴趣的同学，加入我们一起研发世界一流的推荐引擎。 1. 负责推荐算法中台的全链路建设，抽象业务共性，敏捷高效支持各类推荐需求。 2. 负责业界先进推荐算法的研发和落地，包括但不限于大模型技术、多模态内容理解、召回算法、排序模型（粗精排）、长短期兴趣建模、多场景联合建模等。
1、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计，包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设，包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统，打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理，提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具，建设可观测性体系