小鹏汽车 机器人DevOps工程师
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业； 2、具备 2 年以上 DevOps/CI-CD 工程经验； 3、熟悉 GitLab CI、Jenkins、Argo Workflows 等至少一种 CI/CD 工具； 4、精通 Docker 和 Kubernetes，有容器化应用的构建和部署经验； 5、熟练使用 Python/Bash …
工作职责
负责机器人软件研发的 CI/CD 流水线、自动化测试和仿真基础设施，提升团队交付效率和软件质量。 1、设计和维护机器人软件 CI/CD 流水线（GitLab CI/Jenkins），实现从代码提交→编译构建→自动化测试→出包发布的全自动化； 2、搭建和管理 SIL（软件在环）和 HIL（硬件在环）测试台架，支持机器人软件的持续集成验证； 3、构建基于 MuJoCo/Isaac Sim 的仿真测试环境，支持运动控制、导航、操作等模块的自动化回归测试； 4、开发和维护机器人软件的容器化部署方案，管理 Docker 镜像和 Kubernetes 集群； 5、建立软件质量监控体系，包括构建成功率、测试覆盖率、缺陷趋势等度量指标。
1、负责挖掘机多自由度机械臂的运动学、动力学建模，设计并实现运动控制算法（轨迹规划、逆运动学求解、力/位混合控制等）； 2、负责液压运动控制系统的轨迹控制器开发、调优、嵌入式移植及产品化落地，解决液压系统固有的响应延迟、非线性、死区特性等控制难题； 3、研究并应用机器学习/深度学习方法融合到传统控制框架中，构建数据驱动或模型混合的智能控制策略，重点攻克以下课题： （1）液压系统时变延迟的在线辨识与自适应补偿； （2）控制特性随油温、负载、磨损等工况变化的鲁棒适应问题（如基于学习的参数自整定、域自适应）； （3）利用强化学习（RL）/ 模仿学习等方法优化挖掘机复杂作业场景下的运动控制策略； （4）搭建仿真-实机闭环验证流程（Sim-to-Real），推动基于学习的运动控制模型从离线训练到实车部署的全链路落地；
1、负责挖掘机多自由度机械臂的运动学、动力学建模，设计并实现运动控制算法（轨迹规划、逆运动学求解、力/位混合控制等）； 2、负责液压运动控制系统的轨迹控制器开发、调优、嵌入式移植及产品化落地，解决液压系统固有的响应延迟、非线性、死区特性等控制难题； 3、研究并应用机器学习/深度学习方法融合到传统控制框架中，构建数据驱动或模型混合的智能控制策略，重点攻克以下课题： 4、液压系统时变延迟的在线辨识与自适应补偿； 5、控制特性随油温、负载、磨损等工况变化的鲁棒适应问题（如基于学习的参数自整定、域自适应）； 6、利用强化学习（RL）/ 模仿学习等方法优化挖掘机复杂作业场景下的运动控制策略； 7、搭建仿真-实机闭环验证流程（Sim-to-Real），推动基于学习的运动控制模型从离线训练到实车部署的全链路落地；
1. 负责机器人数据工程的全流程实施，包括数据采集、清洗、审核、标注、归档、上传等。 2. 负责分析和解决数据采集过程中遇到的机器人硬件异常、网络通信故障、数采软件及系统异常。 3. 负责制定和实施数据采集规范、质量评估标准、数采员培训教程、数据版本控制方法。 4. 负责机器人数据采集方案的落实，包括机器人硬件管理、场景搭建、任务分配、数采员排班等。 5. 负责数据资产的全生命周期管理与运营（版本管理、质量度量、安全合规） ，保证数据规模持续扩大。 6. 配合跨部门技术对接，反馈并优化技术问题，跟踪行业前沿技术并优化工作流程。 7. 机器人数据采集和数据资产的全生命周期管理，持续交付高质量数据。 8. 机器人数据采集软硬件问题的分析和解决，保障数据采集过程稳定运行。
1.参与软/硬件产品的需求分析与设计工作，识别可测试性需求，参与产品需求分析; 2.设计和执行详尽的软硬件测试计划，以确保产品性能、可靠性和安全性符合预期标准; 3.进行系统测试、集成测试、负载测试和UT测试，包括自动化测试脚本的编写和执行; 4.协助制定公司测试标准，不断更新和制定测试规范及各指导手册，完善测试规范体系。