小鹏汽车【26届校招】仿真平台开发工程师
任职要求
- 计算机/软件工程/相关专业,本科及以上学历; - 扎实的编程基础:数据结构与算法、计算机网络、操作系统等基础知识良好; - 综合素质:具备良好沟通协作能力与自驱学习能力,愿意在业务场景中持续做性能优化与工程化改进; - 熟悉 JavaScript / TypeScript 基础,了解 React/Vue 等前端框架之一;掌握 HTML5/CSS 基本能力; - 了解至少一种后端语言/框架(Python Django/FastAPI、Node.js、Java Sp…
工作职责
- 参与自动驾驶各模块数据的 3D 可视化 Web 平台研发; - 与算法/产品团队协作,进行需求分析、方案设计与开发交付,支持快速迭代与问题定位; - 参与前后端接口设计与联调,完善数据链路(采集/传输/存储/查询/展示)与工程化建设; - 持续优化系统性能、稳定性与可维护性(渲染性能、数据吞吐、页面性能、服务端性能等。
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。
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。
作为机器人CI/CD与仿真团队的核心成员,您将负责设计、搭建和维护一套高效、可靠的自动化开发、测试与集成平台。您的工作是连接算法研究、软件开发和硬件测试的桥梁,通过构建先进的仿真环境和自动化流水线,极大提升机器人产品的迭代速度与质量,确保代码的鲁棒性和系统的稳定性。 核心职责方向: 方向1 -> CI/CD流水线建设: 设计并落地机器人软件的持续集成/持续部署(CI/CD)流程,集成代码检查、编译构建、自动化测试(单元测试、集成测试)、仿真测试与部署环节; 方向2 -> 仿真环境搭建与优化: 基于主流的仿真平台(如Isaac Sim, Mujoco, Gazebo等),搭建高保真的机器人及工作场景模型,支持算法在仿真环境中的快速验证与迭代; 方向3 -> 自动化测试策略: 制定自动化测试方案,编写测试用例,并利用Python等脚本语言开发自动化测试工具和脚本,实现关键模块的功能、性能与回归测试; 方向4 -> 测试台架管理: 配置和管理SIL(软件在环)、HIL(硬件在环)等测试台架,确保软硬件闭环验证的顺利进行。

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。