小鹏汽车大模型部署与优化实习生 (Embodied AI)
任职要求
【职位要求】 国内外知名高校硕士及以上学历在读，计算机科学、人工智能、机器人等相关专业优先。 熟悉 CUDA 编程、多线程，有 TensorRT-LLM等推理框架经验，或有机器人部署加速相关开发项目经验者优先。 熟练掌握 C++ 和 Python，有C++开发项目经验，具备扎实的编程能力和算法理论基础。 熟悉深度学习基本原理，对 LLM…
工作职责
【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，与其它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。 作为小鹏机器人核心团队的实习生，你将深入参与具身智能（Embodied AI）VLA 大模型的全链路优化工作，主要探索和负责以下领域： 核心职责：参与具身 VLA 大模型的部署优化，熟悉算子优化、模型量化等原理。 技术探索：参与研究和应用最新的大模型结构，探索软硬一体的高效模型部署设计方案，提升模型推理性能。 团队协作：与算法、硬件及基础设施团队紧密合作，共同推进模型从训练到部署的迭代，解决前沿工程技术与算法论文在真实场景中的落地挑战。
【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。在这里，你将参与推动 LLM/VLM/VLA 与机器人智能体的融合，并在真实的物理世界中验证你的算法。 1、算法参与：参与多模态大模型（VLM/VLA）在人形机器人上的算法研究与开发，协助进行VLA预训练泛化性的研究与验证； 2、模型优化：协助进行VLA模型的训练与真机效果评估，支持机器人在复杂环境下的感知与行为能力； 3、实验验证： 学习并参与模型在机器人真机中的部署与测试，在真实环境中验证和优化模型性能，积累宝贵的行业前沿机器人实际操作经验； 4、前沿追踪： 跟踪 Embodied AI（具身智能）领域的最新的论文和开源动向。
1、研发面向自动驾驶与机器人场景的 embodied agent 决策算法，探索 RLHF / RLAIF、offline RL、online RL、imitation learning 与 world model 的联合优化，提升 Agent 在真实环境中的长程规划与任务执行能力； 2、设计奖励函数、verifier、safety shield 与仿真环境，系统解决稀疏奖励、安全约束、信用分配、泛化性与 sim2real 迁移等核心问题； 3、构建高层 planner 与低层 policy 的分层优化框架，结合 VLM/VLA、状态估计、工具调用与环境反馈，实现 perception-planning-action 的闭环决策； 4、建立 agent 训练与评测体系，围绕任务完成率、规划深度、规则遵循、异常恢复、样本效率、实时性与安全性开展系统评估和迭代； 5、参与真实车端/机端的算法部署、灰度验证与数据回流，推动从仿真到现实、从 demo 到闭环系统的持续优化。
岗位职责： 1. 将训练好的模型（LLM、CV等）部署到机器人端侧平台，完成推理加速优化 2. 使用 TensorRT、ONNX Runtime、vLLM 等工具链进行模型编译、量化、推理加速 3. 优化模型在 GPU/NPU 上的内存占用和推理延迟 4. 搭建模型部署与性能评测 pipeline 5. 与算法团队合作，将新模型快速集成到机器人系统中
1、协助数据准备：负责处理和准备大量的训练数据，包括数据收集、清洗、标注和预处理等工作； 2、模型训练与优化：参与模型训练的过程，包括超参数调整、模型结构优化和训练算法改进等，以提高模型的性能和效果； 3、实验设计与分析：参与设计实验，并对实验结果进行分析和评估，提出改进建议，并协助改进模型的性能； 4、模型部署与性能监控：参与模型的部署和集成工作，确保模型能够在实际环境中正常运行，并监控模型的性能和稳定性； 5、文档编写与沟通：撰写实验报告、技术文档和进展更新，与团队成员进行有效的沟通和协作。