小鹏汽车【26届校招】仿真研发工程师

T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目，继承“阿里星〞的使命与愿景，面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘，面向2025年10月后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天，通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景，探索和实践最前沿的Al技术，在有价值的业务场景落地技术成果。 在这里，你将参与贡献大型电商场景下与音视频体验和成本相关的一系列研发工作；

 在这里，你将参与视频编码（包括但不限于HEVC/VVC）优化：通过基于信号处理和机器学习的快速编码决策、数据结构、并行框架设计，优化编码速度，同时在有竞争力的视频编码内核基础上，探索基于语义的内容感知编码优化，深度学习编码，AIGC编码等前沿课题，在保障画质体验的前提下，尽可能节省带宽；

 在这里，你将参与海量图像和视频的增强修复工作：运用前沿技术，包括但不限于模型结构优化、数据仿真和增强策略优化、知识蒸馏以及模型压缩，在限定带宽环境对任意失真的视频进行高效处理，力求最好的画质。同时，跟踪业界最新进展和技术趋势（包括AIGC）并融入特定的场景，提出创新方案，帮助平台提供逼近广电级别的视频画质；

 在这里，你将参与视频编码与处理联合优化：在标准编码框架的基础上，借助AI领域的新技术成果来研究视频信号的表征、编码与处理，将视频前后处理与编码联合优化，提升端到端压缩效果； 在这里，你将参与美颜等视频美化技术的研究工作，包括人脸检测、关键点、肤色美白、面部塑形、化妆效果模拟等。这些技术将应用于直播和短视频等多样化场景，并确保其在真实视频场景的有效整合。你还将专注于基于3D人脸建模和AI算法的智能美颜技术，推动这些技术的大规模落地； 在这里，你将参与UGC视频生产剪辑依赖的多类当下最前沿的图像视频生成与编辑，包括图像风格化，人像分割与实例分割，人脸属性，图像可控生成，图像视频化等，为视频剪辑提供更丰富的素材和更多的玩法；

 在这里，你将有机会参与最前沿的音视频质量评价算法工作，包括无参考的视频质量评价，人脸美学评价，音频质量评价，为多媒体算法的迭代和平台音画质的体验提供基础工具；
 在这里，你将帮助淘宝直播等大型的视频传输场景设计QoS算法，追求超低延时、极速播放等用户体验，并支持各种弱网环境下的最优的视频流畅度和优雅的画质降级。 T-Star实习可以带给你什么？ ꔷ ①加入前沿技术探索队伍，参与顶级课题研究，有机会实现工业界项目落地。②跟企业大牛导师/学术界名导一起做有价值的课题。③丰富的技术资源、海量的数据与优秀的团队助力发paper ꔷ 投递T-Star实习生，提前解锁淘天顶级技术岗位，实习与T-Star正式批/应届秋招投递不冲突。拿到T-Star意向书的同时，将获得直通正式批次终面的机会；参与T-Star实习且表现优秀的同学，提供T-Star转正Offer。

1. 算法开发与优化： 负责自动驾驶模型算法的研发设计，包括但不限于行为决策、轨迹生成、运动规划等模块的深度学习/强化学习模型设计 探索基于Transformer、模仿学习（Imitation Learning）、强化学习（RL）等前沿技术的模型算法设计、应用方案 优化自动驾驶算法的实时性、安全性和舒适性，解决复杂场景（如拥堵、交互博弈、长尾问题）下的规划挑战 2.数据驱动迭代： 构建和利用大规模驾驶数据集（仿真+真实数据），设计数据闭环 pipeline 提升规划性能 参与数据标注、场景挖掘、仿真测试等环节，推动算法迭代 3.系统集成与部署： 与感知、控制等模块团队协作，实现模型算法在车载计算平台的部署 支持实车测试，分析问题并提出改进方案 4.前沿技术跟踪： 跟进学术界（如CVPR、ICRA、CoRL、IROS等）和工业界最新进展，将创新技术落地到量产或研发项目中

1. 负责自动驾驶多模态数据的合成技术研发与工程实现，构建高质量、多样化的仿真与合成数据，提升训练数据的覆盖场景丰富度与边界案例覆盖率，满足端到端自动驾驶模型的训练需求； 2. 深入分析自动驾驶训练数据的特征与分布规律，运用统计建模、机器学习与因果推理方法挖掘数据中的潜在问题（如样本偏差、长尾分布、标签错误、对抗样本等）； 3. 研究并开发面向自动驾驶场景的高效自动标签算法，基于规则算法和大模型数据挖掘方法，提升为大模型pretrain,sft,RL阶段提供高质量数据； 4. 构建端到端的数据质量评估与过滤体系，设计适用于自动驾驶任务的数据质量指标（如场景完整性、数据分布合理性、时序一致性、合规性等），开发自动化检测工具链，对标签数据、合成数据开展模型训练，提升模型在安全性，效率，合规，安心感等方面的表现； 5. 持续跟踪自动驾驶与大模型的前沿数据技术，推动数据合成、自动标注、质量评估等核心算法在实际工程系统中的部署与落地。

我们正在寻找富有创造力和技术能力的具身智能灵巧操作算法工程师，专注于人形机器人灵巧手在操作（manipulation）任务中的算法开发和部署。您将参与构建多样化的机器人任务场景，通过遥操作、力控、强化学习等方式，使机器人能够高效准确的自主完成各种有挑战的操作任务。 【主要职责】 1. 负责开发、部署和调试用于人形机器人灵巧手的先进操作算法，包含遥操作、力控、强化学习等领域； 2. 负责仿真环境的搭建与迁移，涵盖机器人运动学、动力学、传感器仿真、物理环境交互仿真等； 3. 开发和改进先进的强化学习算法，实现机器人的操作任务； 4. 根据机器人在特定任务中存在的难点问题，参与针对具体技术难点的攻关。