小鹏汽车

职责描述： 1、负责VLA自动驾驶大模型的研发及在车端量产落地等工作； 2、解决VLA在实际量产项目中的问题； 任职要求： 1、有VLA、VLM模型开发及落地的相关经验； 2、有自动驾驶端到端项目的经验，熟悉轨迹预测/规划等相关算法； 3、具备良好的数理功底以及代码能力； 4、有自动驾驶、机器人领域AI算法经验优先。

1、组织系统关联方，算法工程师等，完成系统架构方案和开发计划的制定； 2、根据产品需求开展功能场景分析，完成功能规范编写（包含系统架构、场景需求、信号协议、需求分解、交互策略、性能指标和验收方法等）； 3、与开发同学完成需求讲解和对接，确定最终 的软件实现方案； 4、开展台架仿真测试和实车调试，确保功能实现，满足功能规范及系统要求； 5、负责开发测试过程中的问题分析，跟进问题整改和验收，确保功能按照项目节点要求上线； 6、按照产品需求和项目计划开展OTA工作，不断进行产品迭代升级。 职位要求 1、本科及以上学历，车辆/通讯/电子/计算机相关专业优先； 2、本科工作经验5年及以上；研究生工作经验3年及以上； 3、具备车载功能系统设计和跨域功能集成开发3年以上工作实践经验； 4、熟悉QNX/linux/Android操作系统和调试指令，可以开展实车调试和功能诊断工作； 加分项 1、熟悉端到端大模型开发的工作流程和方法；熟悉整车交互设计的一般流程和基本的设计原则；熟悉自动驾驶或自动泊车功能场景及人机交互方式；熟悉整车的通讯原理，了解CAN总线、以太网的协议设计规则和工作原理；对自动驾驶功能实现方式（包含感知/规划/决策/执行等）有一定了解； 2、可以熟练使用AI工具开展文档编写、技术调研、问题分析等工作。 基本技能 3、主观能动性和学习能力强，具备一定的数据分析处理技能； 4、沟通顺畅，责任心强，敢于挑战，富有创新精神。

工作地点：北京/上海/深圳皆可协调 【职责描述】 负责人形机器人仿真训练平台的研发，能够支撑运动控制 或者 操作算法 或者 导航算法的大规模训练与评测。 1、基于 Isaac Gym/MuJoCo 搭建高保真仿真环境，优化人形机器人 RL 训练的并行效率与物理精度； 2、开发 3DGS/NeRF 动态场景渲染管线，支持视觉-动力学联合仿真与 Sim2Real 迁移； 3、构建生成式世界模型驱动的仿真系统，实现动态场景自动生成与自适应难度调控； 4、设计分布式仿真架构，支持万级机器人实例的实时交互与数据采集。 【任职要求】 1、硕士及以上学历，计算机、自动化、机器人等相关专业； 2、精通 Isaac Gym/MuJoCo/PyBullet 等物理引擎，有机器人仿真项目落地经验； 3、熟悉 3DGS/NeRF 等神经渲染技术，能优化渲染-物理计算的异构流水线； 4、具备 C++/Python 高性能开发能力，熟悉 CUDA 优先。 【加分项】 - 在 ICRA/IROS/RSS/TRO/IJRR 等顶会顶刊发表过相关论文； - 熟悉强化学习算法和训练框架； - 有人形机器人全身控制仿真调优经验； - 理解生成式世界模型（UniSim、GenSim 等）在仿真中的应用。

职责描述： 从战略高度定义车云一体数据闭环的总体架构，使其成为支撑模型周级迭代、跨地域规模化扩张、安全合规可审计的核心基础设施。主导设计高可用、可扩展的车云一体数据闭环系统架构，覆盖从车端数据采集、加密上传、云端接入、预处理、存储、标注调度、训练数据生成到仿真评测回传的全链路。同时探索下一代以AI Agent为中心的数据闭环架构，从战略层面制定架构演进路线图，平衡短期交付与长期技术债，确保架构具备对未来3-5年业务规模的扩展能力。 面向具身智能和模型自训练的发展方向，不断探索AI新技术、数据Infra&工具链开发技术，实现从数据采集、数据传输、数据处理、数据聚类、数据挖掘、数据评测、数据交付、数据效果反馈全链路的高效、高质量流转，实现数据生命周期成本、数据架构和闭环工程体系的持续演进。 1. 负责车云一体数据闭环架构设计与优化：搭建并维护从车端数据上传到云端训练、仿真评测的全链路大闭环系统，确保数据高效、安全地在车端与云端之间流转，支撑模型快速迭代； 2. 构建与维护数据闭环工具链：主导数据处理链路、数据挖掘、采集标注工具、可视化工具等模块的选型、开发与集成，提升数据从原始采集到可用数据集之间的自动化水平与处理效率； 3. 建立数据血缘与版本管理机制：设计并落地数据血缘追踪体系，实现数据从生产、加工到使用的全流程可追溯；建立数据集、标注版本、模型版本之间的严格对应关系，支持问题归因与迭代回溯； 4. 探索下一代以 AI Agent 为中心的数据闭环技术：研究和引入基于 AI Agent 的自动化数据处理与挖掘方法，探索 Agent 在场景识别、标注辅助、仿真用例生成等环节的应用，推动数据闭环向更高阶的智能化演进； 5. 支撑模型开发全周期的数据工作：深入参与模型从数据准备、预训练、微调、评测到上车部署与持续优化的全流程，理解各阶段模型对数据的具体需求，提供针对性的数据策略支持； 6. 定义高质量数据标准并指导数据生产：根据不同模型在不同阶段（如基础能力构建、短板修复、泛化性提升等）的关键需求，明确高质量数据的特征（多样性、代表性、稀缺性、真实性等），指导数据采集、清洗与标注工作，保障模型训练效果。 任职要求： 1. 计算机科学、人工智能、自动化、车辆工程等相关专业，硕士及以上学历，3年以上多模态物理AI或AI数据平台相关工作经验。深入理解多模态物理AI数据闭环的架构与流程，有车端数据上传、云端数据处理、训练与仿真集成的一体化实践经验； 2. 优先考虑具备大规模 AI 训练数据治理经验的候选人，包括数据标准体系建设、数据质量治理、数据资产管理、成本与效率优化，以及海量多模态数据生产与流转体系的落地实践经验； 3. 熟悉数据闭环工具链的搭建与使用，包括数据处理、挖掘、标注、可视化等模块，有相关开发或深度使用经验； 4. 具备数据血缘和版本管理的实际落地经验，理解数据集与模型版本关联的重要性，有数据资产管理意识； 5. 对以 AI Agent 为中心的数据闭环方向有研究或实践兴趣，具备前沿技术探索能力； 6. 熟悉模型开发的全生命周期，深刻理解数据对模型性能（泛化性、鲁棒性、安全性）的关键作用； 7. 能够分析模型在不同阶段的数据需求，具备定义和评估高质量数据的能力，有指导数据生产和标注的经验者优先； 8. 具备良好的跨团队协作能力，能够与算法、工程、标注、测试等团队高效配合，推动数据闭环落地。

职责描述： 1、基于模型产出的表征做聚类、相似检索、分布与结构分析等数据挖掘,融合多维信息洞察数据规律,反哺trigger与数据策略; 2、定义高质量数据标准并指导数据生产，根据不同模型在不同阶段（如基础能力构建、短板修复、泛化性提升等）的关键需求，明确高质量数据的特征（多样性、代表性、稀缺性、真实性等），指导数据采集工作，保障模型训练效果； 3、研究长尾 / 异常 / 覆盖等数据问题的建模方法,支撑数据筛选、去重与多样性优化; 4、跟进前沿(表征学习、多模态大模型 / VLM、世界模型、数据中心化 AI),快速将新方法引入并验证收益； 5、研发多模态表征 / embedding 模型:模型选型、训练与微调、蒸馏与优化,持续提升表征质量与泛化能力; 6、探索自监督 / 对比学习 / 多模态对齐等表征学习方法,并结合业务场景迭代。 任职要求： 1、计算机 / 人工智能 / 数学统计等相关专业,本科及以上; 2、有 embedding / 表征模型相关研发经验(训练、评估或落地); 3、熟练 Python + PyTorch,能独立完成模型实验到工程落地; 4、掌握常用聚类、降维、ANN 检索、密度 / 分布分析等方法,能从表征中挖掘结构与规律,数据敏感度好; 5、具备处理大规模数据的能力与意识(效率、可扩展); 6、扎实的深度学习功底,熟悉表征学习 / 对比学习 / 多模态建模等,理解模型训练与调优; 7、工作踏实认真、责任心强,能独立推进并沉淀方法论。 加分项 1、了解数据分布诊断、长尾 / 覆盖 / 多样性度量、子群挖掘等; 2、有自动驾驶 / 大规模数据闭环背景; 3、有高质量论文、竞赛或开源成果者优先。 我们看重的特质 1、对新技术充满热情,能快速学习并落地前沿模型方法; 2、严谨务实,重视模型效果与结果的可验证性; 3、好奇心强、善于从数据与模型中发现并解决问题。

职责描述： 从战略高度定义车云一体数据闭环的总体架构，使其成为支撑模型周期迭代、跨地域规模化扩张、安全合规可审计的核心基础设施。主导设计高可用、可扩展的车云一体数据闭环系统架构，覆盖从车端数据采集、加密上传、云端接入、预处理、存储、标注调度、训练数据生成到仿真评测回传的全链路。同时探索下一代以AI Agent为中心的数据闭环架构，从战略层面制定架构演进路线图，平衡短期交付与长期技术债，确保架构具备对未来3-5年业务规模的扩展能力。 面向具身智能和模型自训练的发展方向，不断探索AI新技术、数据Infra&工具链开发技术，实现从数据采集、数据传输、数据处理、数据聚类、数据挖掘、数据评测、数据交付、数据效果反馈全链路的高效、高质量流转，实现数据生命周期成本、数据架构和闭环工程体系的持续演进。 1. 负责车云一体数据闭环架构设计与优化：搭建并维护从车端数据上传到云端训练、仿真评测的全链路大闭环系统，确保数据高效、安全地在车端与云端之间流转，支撑模型快速迭代。 2. 构建与维护数据闭环工具链：主导数据处理链路、数据挖掘、采集标注工具、可视化工具等模块的选型、开发与集成，提升数据从原始采集到可用数据集之间的自动化水平与处理效率。 3. 建立数据血缘与版本管理机制：设计并落地数据血缘追踪体系，实现数据从生产、加工到使用的全流程可追溯；建立数据集、标注版本、模型版本之间的严格对应关系，支持问题归因与迭代回溯。 4. 探索下一代以 AI Agent 为中心的数据闭环技术：研究和引入基于 AI Agent 的自动化数据处理与挖掘方法，探索 Agent 在场景识别、标注辅助、仿真用例生成等环节的应用，推动数据闭环向更高阶的智能化演进。 5. 支撑模型开发全周期的数据工作：深入参与模型从数据准备、预训练、微调、评测到上车部署与持续优化的全流程，理解各阶段模型对数据的具体需求，提供针对性的数据策略支持。 6. 定义高质量数据标准并指导数据生产：根据不同模型在不同阶段（如基础能力构建、短板修复、泛化性提升等）的关键需求，明确高质量数据的特征（多样性、代表性、稀缺性、真实性等），指导数据采集、清洗与标注工作，保障模型训练效果。 任职要求： 1. 计算机科学、人工智能、自动化、车辆工程等相关专业，硕士及以上学历，3年以上多模态物理AI或AI数据平台相关工作经验。深入理解多模态物理AI数据闭环的架构与流程，有车端数据上传、云端数据处理、训练与仿真集成的一体化实践经验。 2. 优先考虑具备大规模AI训练数据治理经验的候选人，包括数据标准体系建设、数据质量治理、数据资产管理、成本与效率优化，以及海量多模态数据生产与流转体系的落地实践经验。 3. 熟悉数据闭环工具链的搭建与使用，包括数据处理、挖掘、标注、可视化等模块，有相关开发或深度使用经验。 4. 具备数据血缘和版本管理的实际落地经验，理解数据集与模型版本关联的重要性，有数据资产管理意识。 5. 对以 AI Agent 为中心的数据闭环方向有研究或实践兴趣，具备前沿技术探索能力。 6. 熟悉模型开发的全生命周期，深刻理解数据对模型性能（泛化性、鲁棒性、安全性）的关键作用。 7. 能够分析模型在不同阶段的数据需求，具备定义和评估高质量数据的能力，有指导数据生产和标注的经验者优先。 8. 具备良好的跨团队协作能力，能够与算法、工程、标注、测试等团队高效配合，推动数据闭环落地。

【职责描述】 1、负责大模型与语音算法的量化、剪枝、蒸馏等模型精简与加速技术，完成在高通等移动端的转换、部署，保障端侧低延迟与高精度； 2、设计并实现端侧推理引擎，负责关键推理优化策略（如 Prompt Cache、投机解码、Flash Attention 等）的工程落地，结合图优化与算子适配，最大化 NPU/CPU/DSP硬件利用率； 3、负责跨平台推理 SDK 的架构设计、封装与迭代，提供稳定、高效的端侧推理接口； 4、负责推理链路延迟、精度与功耗问题的定位，并给出优化方案，推动端侧推理性能指标达成； 5、开发并迭代模型转换、精度与性能自动化测试工具链，提升算法到端侧的交付效率。 【任职要求】 1、硕士及以上学历，人工智能、计算机、电子、数学等相关专业； 2、熟练掌握深度学习与大模型压缩和加速技术，包括量化、剪枝、蒸馏等，有端侧部署与精度调优实践经验； 3、熟练掌握大模型推理优化策略（如 Prompt Cache、投机解码、Flash Attention 等），熟悉 SNPE/QNN 或者MTK 等主流平台推理框架； 4、熟悉移动端与 Native 开发，熟练使用现代 C++，熟悉 Android Native / HAL 层开发调试与系统级性能分析； 5、具备良好的跨团队协作与推动能力，能够与算法团队、芯片供应方紧密沟通，推动模型部署的端到端性能和效果优化； 6、熟悉 ARM NEON / DSP intrinsic 等端侧底层加速技术者优先； 7、熟悉 ONNX模型，熟悉 MNN/NCNN 等通用推理框架及其原理者优先； 8、熟悉 VAD、唤醒、ASR 等语音前端算法逻辑者优先。

【关于我们】 小鹏机器人中心致力于人形机器人前沿技术突破，在智能行走、精准操作、自主导航以及基于大语言模型的人机交互等核心领域持续创新。我们的顶尖技术团队遍布深圳、上海、广州、北京四大创新中心及北美硅谷研发基地，汇聚全球具身智能领域的杰出人才。在这里，您将参与定义机器人技术的未来。 【工作职责】 1. 主导前沿算法在人形机器人平台的集成部署，深度参与 Sim2Real 技术链路优化，系统性定位并解决软硬件耦合挑战 2. 负责新一代硬件系统（关节执行器、运动腿组及整机系统）的技术验收与性能调优，跨团队协同驱动软硬件深度融合，突破机器人运动性能边界 3. 构建端到端测试验证体系，推动测试流程标准化与工具化升级，建立硬件性能基准评测体系，实现仿真验证、台架测试、实机测试的全链路整合 【职位要求】 1. 计算机科学、电子工程、自动化、通信工程、软件工程等相关专业硕士及以上学历， 2. 熟悉 C++ 或 Python 编程，具备扎实的工程实现能力和代码优化功底 3. 拥有极强的技术探索精神和问题解决能力，善于跨领域知识融合，能够与多元背景团队协作攻克技术难题 4. 追求技术卓越，注重细节品质，具备创新思维和灵活应变能力，能在复杂场景下提供创造性解决方案 5. 拥有机器人系统、自动驾驶、无人系统或智能硬件开发经验者优先 【携手构建下一代智能机器人】 加入小鹏机器人中心，在人形机器人这一前沿赛道留下您的技术印记，共同塑造具身智能的未来。

职责描述： 岗位简介：聚焦云端大模型算法研发，包括 VLM / VLA 大模型、世界动作模型(WAM)等，重点解决自动驾驶场景数据闭环体系及数据治理能力建设；利用语义标签、长时序描述及推理、向量化或隐空间表征等建立数据图谱，实现大规模数据分层治理。 岗位职责： 1、云端基座大模型研发：负责数据驱动的云端基座大模型算法研发，基于海量量产数据，研发无监督、自监督算法，持续提升大模型的场景语义理解与物理空间感知能力，进而提高云端大模型的时空感知、推理、预测、分析能力； 2、空间推理产线建设：负责基于多传感器数据融合、时空信息融合的自动标注算法，构建具有精度高、场景泛化性强的时空数据生产产线，持续推动物理AI云端大模型研发； 3、Scaling Law 驱动的算法研发：负责车云平台一体化大模型算法研发与优化，研发和设计基于数据驱动的感知迭代链路；构建高效的自训练感知流水线，提升数据闭环效率； 4、强化学习研发：基于 PPO、DPO、GRPO、SAC 等主流强化学习算法，搭建长尾场景的后训练方案，完成奖励设计、分布式训练、模型调优，提升模型在复杂场景、恶劣天气、小众交通场景下的泛化能力与稳定性。 任职要求： 1、学历基础：计算机、人工智能、自动化、数学等相关专业硕士及以上学历，博士优先。具备扎实的深度学习与强化学习数理功底； 2、大模型能力：精通 VLM / VLA 端到端自动驾驶模型原理与全链路研发，熟悉大模型跨域泛化、域自适应、微调蒸馏技术，有智驾或机器人大模型落地经验优先； 3、强化学习能力：熟练掌握 PPO、DPO、GRPO 等算法，具备用强化学习解决问题的实战经验，有智驾或机器人项目量产落地经验； 4、自动驾驶认知：熟悉自动驾驶感知、预测、规划、控制全链路逻辑，兼具传统模块化与端到端模型研发认知； 5、工程与综合能力：熟练使用 PyTorch，掌握 Agent / Harness 等自动化工具；具备良好的逻辑攻坚、跨团队协作与项目推进能力，有技术带队经验优先； 加分项 1、参与过自动驾驶或机器人技术路线、算法体系标准搭建； 2、深耕VLM/VLA预训练、后训练方向，有相关落地成果； 3、拥有顶会论文、核心专利成果。

职位描述： 1、面向通用人形机器人，打造行业领先的具身大模型，实现全身动作控制、场景及任务可泛化的、可scaling的VLA大模型研究，形成持续的技术影响力并引领国际行业发展。 职位要求： 1、计算机、电子工程、人工智能等相关领域硕士及以上学历； 2、具有扎实的机器学习算法基础，在VLM、LLM、AIGC、RL、Robotics、3D Vision等相关专业领域有研究经验，曾以第一作者身份在CVPR/ECCV/ICCV/CoRL/ICRA/NeurIPS/ICLR/ICML/SIGGRAPH等顶会顶刊上发表过论文； 3、熟练使用PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，具备良好的代码实现能力； 4、具有良好的团队合作能力和沟通能力。 加分项： 1、计算机、电子工程、人工智能、机器人等相关领域博士学历； 2、有多模态、大模型、机器人相关研究和项目经验，有国际影响力的论文主要作者或项目主导者； 3、具有优秀的代码能力，如ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者； 4、具备解决复杂问题的经验，并能比较各种解决方案，并根据不同的视角确定前进方向。具备基于机器学习和/或深度学习方法构建系统的经验。

高级/资深CG创意 职位介绍: 1.负责设计品牌CG视觉调性、执行落地、质量把控及项目管理工作,包括品牌级别 大型活动、所有新车上市等; 2.竞品及行业CG分析,了解行业设计风向,输出和维护小鹏汽车CG各种宣发物料; 3.沟通协调能力强,与专业组、项目深度沟通,输出具有创意性的视觉方案,并协 调组织制作资源完成项目制作; 4.负责评估和审核、验收CG渲染内容项目的制作任务工作; 5.善于团队协调和跨部门沟通,也能积极高效推进外部供应商执行落地。 职位要求 任职要求: 1.对这个行业充满热爱,7-10年以上汽车CG领域工作经验(汽车渲染染经验为必须项) 具有很强的团队协作能力和问题解决能力; 2.有多年CG项目经验,对CG制作的各环节流程有深入理解,,了解工业数据至CG数模 转换流程,由精模到简模各种转换与制作; 3.具有良好的审美能力和扎实的艺术把握能力,能够独立制作产品级可视化作品,且 能够把控整个团队及供应商的艺术表现水平; 4.能够熟练使用各种CG制作软件(包括但不限于3DSMAX/MAYA/VRAY/VRED/UN REALENGINE5)制作静态/动态CGI影像,并具有优秀的学习能力,能够快速适应不同的 工作流程; 5.热爱汽车行业,对汽车产业和可视化领域有自己的见解; 6.极佳的审美素养,对光影敏感,擅长使用美学镜头语言完成独特表达,或具备较高 的听觉素养,对节奏敏感,擅长通过视听语言的变化完成独特表达。

工作地点：北京/上海/深圳皆可协调 【职责描述】 能够负责大语言模型 或者 多模态大模型的核心算法研发，推动模型能力在具身智能场景中的落地。 1、大模型预训练、指令微调、偏好对齐（RLHF/GRPO）的算法研发与工程实现，提升模型在推理、规划、工具调用等维度的能力； 2、多模态大模型（VLM/VLA）的研发，探索视觉-语言-动作联合建模，支撑机器人任务规划与交互理解； 3、强化学习算法研究，包括但不限于：过程奖励建模、测试时计算优化（test-time compute）、模型自我进化； 4、将研究成果部署到人形机器人系统（VLT 任务规划、HRI 交互、操作 VLA），完成从论文到产品的闭环。 【任职要求】 1、硕士及以上学历，计算机、数学、人工智能等相关专业； 2、在以下至少一个方向有 2 年以上深入经验：大模型训练（预训练/SFT/RLHF）、多模态模型、强化学习； 3、精通 PyTorch，具备大规模分布式训练实战经验； 4、能独立完成从算法设计、实验验证到系统集成的全流程。 【加分项】 1、在 NeurIPS/ICML/ICLR/CVPR/ACL 等顶会发表过一作论文； 2、主导或深度参与过千亿参数级模型训练项目； 3、有具身智能或机器人系统的实际经验。

岗位职责: 1. 负责车端/机器人等数据挖掘系统的需求分析、方案设计与系统架构设计。 2. 主导数据挖掘软件的开发与集成，优化数据挖掘性能；搭建云端数据挖掘系统，支撑算法团队的数据闭环。 3. 参与数据安全与隐私保护设计，实现数据加密、脱敏与合规。 岗位要求: 1.本科及以上学历,计算机、软件工程、车辆、自动化等相关专业,编程竞赛获奖者或商业软件开发 者优先 2.熟悉Linux/C++14及以上版本,具备工程构建、开发、问题定位及解决能力。 3.具备产品思维,能够从用户需求出发,设计高质量的软件产品;同时具备工程师文化,重视代码质 量、可维护性和团队协作,推动工程实践的持续改进。 4.责任心强,具备优秀的学习能力、独立分析问题的能力以及及良好的团队沟通与协作能力。 5.有嵌入式软硬件、自动驾驶算法经验,或在软件工程中使用AI工具的经验者优先。

工作地点：北京/上海/深圳皆可协调 【职责描述】 负责人形机器人的具身智能核心算法研发，精通操作 或 运动控制 或 导航任一方向即可。 1、操作（Manipulation）：基于 VLA（Vision-Language-Action）模型研发机器人抓取、放置、工具使用等操作能力，支撑 R02 机器人在商服/工厂等场景的任务交付； 2、 运动控制（Locomotion）：基于强化学习研发人形机器人全身运动控制策略（WBC），在 Isaac Gym/MuJoCo 中训练并完成 Sim2Real 部署； 3、导航（Navigation）：研发基于 VLA 的端到端导航算法（Nav-VLA），实现室内自主建图、避障和语义导航； 4、构建从数据采集→仿真训练→真机部署→评测的完整闭环。 【任职要求】 1、硕士及以上学历，计算机、自动化、机器人、人工智能等相关专业； 2、在以下至少一个方向有深入经验： - 机器人操作/抓取（ACT、Diffusion Policy、VLA 等）； - 强化学习运动控制（PPO/SAC + Isaac Gym/MuJoCo）； - 视觉导航（VLN、SLAM、端到端导航） 3、熟悉 PyTorch，具备 Sim2Real 迁移的实战经验； 4、有人形机器人或足式机器人的实机开发调试经验优先。 【加分项】 - 在 RSS/CoRL/ICRA/IROS/IJRR/TRO 或 NeurIPS/ICLR/CVPR 发表过相关论文； - 有大规模分布式 RL 训练经验（FSDP、DeepSpeed、Ray）； - 参加过 RoboMaster/RoboCup 等机器人竞赛并取得成绩。

【关于我们】 小鹏机器人中心致力于研发先进的人形机器人技术，包括机器人的行走、操作、智能导航，以及在大语言模型支持下的人机交互等。我们的软硬件团队覆盖深圳、上海、广州、北京和北美，组成了一支世界一流的跨领域团队。作为本团队的一员，你将成为连接人工智能与物理世界的桥梁，与其他领域的工程师共同解决前沿的科研和工程难题，并在机器人技术的发展中留下自己的印记。 【工作职责】 负责人形机器人运动控制算法的研究与开发，包括人形机器人建模、协同规划/控制等； 应用先进的运动控制算法，机器学习算法对机器人进行全身控制； 和上下游团队进行深入合作和共同探，深⼊探索未知⼯程和技术领域，影响并参与决策。 【岗位要求】 自动化、计算机相关专业本科及以上学历，在运动控制、机器人操作等领域具有相关背景； 具备人形机器人控制方法与具身智能相关知识，具有机器人运动控制系统建模、轨迹规划、与控制算法设计等方面的研发经验； 熟悉机器人控制器中操作系统、总线通讯开发技术；熟悉Linux下C++或Python开发，具备良好的代码实现能力； 谦逊开放、思维活跃，具有持续学习能力和团队合作意识。 【加分项】 拥有灵巧手相关经验； 熟练优化相关数学工具； 拥有机器学习（有监督学习，强化学习等）背景； 能够熟练使用英文进行写作和交流。 【岗位职级】 All levels：从初级工程师到算法专家。