小鹏汽车【26届校招】机器人应用软件开发工程师

职位概述： 我们寻找一位智能传感器开发工程师，为机器人在复杂环境（如导航、抓取操作、人机交互）中设计创新的感知方案。负责多传感器（视觉、触觉、IMU、RTK等）与算法的深度融合，开发高可靠性感知系统，并推动机器人平台的落地应用。该职位需兼具硬件设计、算法优化及工程实现能力。 1. 传感器系统方案设计：分析机器人需求，定义传感功能及技术指标，完成关键技术预研与可行性评估。 2. 传感器设计与优化：主导视觉、雷达、触觉等传感器的仿真设计、选型及性能优化。 3. 系统验证与交付：制定硬件与算法测试方案，验证仿真/真实场景性能，确保产品交付。 4. 软硬件协同优化：集成传感器与算法，提升系统在动态环境中的实时性与稳定性。 5. 多传感器融合算法开发：设计并优化视觉/IMU/触觉等数据融合算法，增强环境感知能力。 6. 跨团队协作：与算法、硬件、系统团队协同，确保传感器与机器人平台无缝对接。 7. 前沿技术探索：研究新型传感器技术及机器学习模型，推动感知系统创新。

构建机器人运行的基础设施，负责将算法的智慧注入物理硬件，让机器人能够感知世界、思考决策并精准执行。职责涉及范围： ​​1、底层驱动开发：​​ 负责机器人平台上各种传感器（如激光雷达、IMU、摄像头）、执行器（如电机、舵机）以及通信总线（如CAN、UART、SPI、I2C）的驱动开发、调试与优化。 ​​2、底层OS系统开发：​​ RTOS / Linux环境下，编写高效、可靠的嵌入式代码，确保关键任务（如运动控制、安全监控）的实时性要求。 ​​3、系统集成与调试：​​ 与上层机器人的业务中间件及应用接口进行适配和集成，实现从底层硬件到上层应用的数据通路和指令控制。 4、​​性能与资源优化：​​ 深度优化代码的性能、功耗和内存占用，在有限的硬件资源下发挥极致的系统效能。 ​​可靠性保障：​​ 参与系统启动引导、固件升级、硬件自检等功能的开发，提升机器人的稳定性和可维护性。

我们正在寻找对大语言模型（LLM）的应用落地、效果调优和系统效能提升充满热情的工程师。您将加入我们的核心研发团队，主要负责将先进的 LLM 技术转化为实际的业务价值，特别是在指令微调（SFT）、智能体（AI Agent）的设计与部署，以及应用基础设施（Infra）的优化。我们的目标是打造高效、可靠、智能的 LLM 应用解决方案，加速模型在人形机器人、自动驾驶、多模态等前沿领域的落地。 1. LLM 微调与应用落地：负责设计并执行 LLM 的指令微调（SFT）和对齐（如 RLHF/DPO）实验，以提升模型在特定应用场景（如代码生成、复杂推理、对话）的表现。主导模型效果的评估体系搭建和优化，确保模型输出的准确性、安全性和一致性。 2. 云端训练框架与效率优化：主导 LLM 微调（SFT/对齐）流程在云端环境下的效率优化，包括数据加载、多机通信、资源调度、框架稳定性等方面，确保 SFT 流程的高效、稳定和低成本运行。 3. 前沿应用技术追踪：紧密追踪 LLM 在 Agent 框架、长上下文处理、多模态交互等应用层面的最新研究与工程实践，并将其快速引入到产品线。 4. AI Agent 研发与部署：探索并实践基于 LLM 的 AI Agent（智能体） 框架，包括工具调用（Tool Use/Function Calling）、规划（Planning）、记忆（Memory）等核心模块的设计与实现。将开发的 Agent 系统集成到实际产品或业务流程中，提升自动化和智能决策能力。 5. 跨团队协作：与算法、数据和产品团队紧密合作，将模型优化成果快速产品化，并收集应用层的反馈来指导下一轮模型迭代。

文远知行 (WeRide.ai) 正在寻找优秀的编程人才，致力于通过解决人工智能和机器人领域最具挑战性的问题来变革未来的出行方式。开发安全可靠的自动驾驶汽车，其核心在于对车辆性能有深入的、数据驱动的理解。Metrics 团队（指标团队）正在寻找一位优秀的数据工程师来构建衡量我们成功的基础系统。您将负责创建能将原始数据转化为关键洞察的基础设施，确保我们做出的每一个决策都有准确且可扩展的指标作为支持。 1. 研发自动驾驶系统安全性、舒适性等评价算法，保障系统可靠运行。 2. 理解业务需求，深入自动驾驶业务，梳理业务流程，设计数据链路与指标体系，量化自动驾驶能力。 3. 对自动驾驶测试数据进行汇总与分析，深挖数据变化原因，结合数据分析发现问题。 4. 负责数据可视化与报告自动化，让数据直观呈现，辅助决策。 5. 自动驾驶场景挖掘。从海量非结构化测试数据中，高效提取对自动驾驶提升有高价值的交通场景。 6. 自动驾驶能力评价Metrics。运用算法模型或规则，开发自动驾驶算法能力评价指标与自动化评价方法。 7. 建立自动驾驶行为评价的体系框架。