小鹏汽车机器人C++开发工程师 — 人形机器人行为调度与任务编排
任职要求
1、计算机科学、软件工程、自动化、电子工程或相关领域本科及以上学历。 2、3 年以上 C/C++ 开发经验，有状态机、任务编排、记忆体、技能调度或机器人/自动驾驶领域的相关项目经验。 3、精通 C++，理解 RAII、智能指针、线程安全、锁粒度控制与内存管理；有良好的面向对象设计与模块化思维。 4、熟悉 Linux 开发与调试环境（gdb、perf、日志分析），能独立定位崩溃、死锁和性能瓶颈。 5、有从模块设计→代码实现→测试→交付的完整闭环经验。 6、具备良好的工程习惯：代码自测…
工作职责
1、负责机器人功能软件模块的开发与交付：包括状态机的设计与实现（行为切换、故障降级、自主恢复等）、技能队列的调度与生命周期管理、任务图的编译与执行。 2、参与技能编排中间件的设计与优化：实现技能并行调度、读写分离、任务取消与状态反馈等核心链路，保障毫秒级延迟下的可靠性。 3、参与机器人记忆存储模块的开发：包括长期/临时数据的读写管理、多模块数据一致性保障、跨板数据同步等。 4、参与功能软件架构的迭代演进：理解模块化拆分后的职责边界与接口契约，在架构升级过程中完成模块适配，保障合入后系统稳定、已有功能不受影响。 5、输出模块设计文档与接口说明，参与技术评审和代码 review。
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。