小鹏汽车【27届校招】具身数据产品

负责机器人数据采集链路及数据平台相关系统研发，覆盖采集任务下发、设备接入、数据上传、处理、管理、查询和展示等环节。 根据个人技术专长承担 Web 前端、数据可视化、后端服务、开放接口或业务流程开发，推动功能从需求分析到上线交付。 参与多模态数据的接入与管理，支持视频、图像、传感器、状态流和日志等数据的解析、组织、检索及使用。 参与元数据、标签、数据质量、数据集管理和数据版本等能力建设，提升数据的可管理性、可检索性和可追溯性。 建设面向数据生产与运营的任务管理、状态监控、异常处理和数据看板，提升数据流转效率和使用体验。 参与 AI Agent 与数据能力的结合，探索数据查询、智能分析、工具调用和工作流编排等应用。

（一项即可） 1、数据 Pipeline 构建：负责具身智能多模态人类数据（如遥操作数据、第一人称视角视频、动作捕捉等）的自动化质检、清洗与标注策略设计；结合大语言模型（LLM）、多模态大模型（VLM）及规则引擎，构建高吞吐、可扩展的自动化数据处理 Pipeline。 2、SLAM 与三维重建：负责基于视觉/多传感器的 SLAM 重建与三维场景理解算法研发，为具身智能模型提供高质量的空间几何、位姿估计与环境上下文数据支撑（如 NeRF / 3DGS 等相关技术的应用与优化）。 3、模型工程化与优化：负责核心数据算法模块的工程化部署与性能优化，包括模型压缩、推理加速及分布式计算架构设计，保障数据处理链路的高效、稳定与低成本运行。

（任选其一） 1. 第一人称感知算法开发： 研发基于第一人称视角（Egocentric View）的 3D 人体重建、动作生成、手势追踪及动作捕捉建模算法，从复杂的真实场景中提取高质量的运动指令，助力数据驱动的具身智能算法研究； 2. 高精度人体重建： 利用 SMPL / SMPL-X / MANO等参数化模型、多视角几何及神经渲染等技术，实现对人类动作行为的高精度重建，解决人体自遮挡、大范围运动等困难场景下的稳健估计问题，加速业界前沿的大规模 In-the-wild 人类数据采集和数据处理任务； 3. 动作生成与迁移（Retargeting）： 研究人类动作到异构机器人本体（包括但不限于全尺寸人形本体、灵巧手）的语义映射与动力学对齐，构建从“人类示范”到“机器人策略”的自动化数据管线； 4. 人类数据模型训练： 参与构建人类数据基座模型训练，将第一手模型理解与数据采集实践相结合，为 VLA / WAM 等前沿架构的具身基座模型提供大规模 Human-data 数据，提升机器人在非结构化环境下的泛化能力； 5. 前瞻研究与落地： 跟踪 ICRA / CoRL / RSS / SIGGRAPH / CVPR / ICLR / NeurIPS 等顶级会议趋势，发表高质量论文，并负责算法在真实机器人硬件和可穿戴数据采集硬件上的工程化落地。

负责具身智能模型在机器人端和小鹏自研芯片平台上的适配、优化与部署，参与模型转换、量化、性能评测、精度验证和上线发布全流程。 通过工程优化提升模型推理性能、资源利用率和运行稳定性，推动算法能力高效落地到机器人产品。 岗位职责 负责 VLM、VLA、多模态及其他具身智能模型在小鹏自研芯片平台上的转换、适配、量化与部署； 开展端侧推理性能评测与优化，分析时延、内存、功耗和算力利用率等关键指标； 建立模型精度对齐与自动化回归能力，定位模型转换、量化及算子适配过程中的精度问题； 参与模型部署工具链建设，完善模型转换、性能基准、端侧验证和发布流程； 与算法和芯片团队协作，从模型设计阶段参与部署可行性评估，推动模型在机器人端稳定运行。