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小鹏机器人中心专注于构建面向未来的人形机器人系统,融合AI、控制、机械与系统工程。团队拥有中美双架构,致力于实现机器人自主移动、灵巧操作和人机交互三大核心能力。
小鹏机器人中心专注于构建面向未来的人形机器人系统,融合先进的人工智能(AI)、控制、机械与系统工程。团队致力于实现机器人三大核心智能能力:自主移动、灵巧操作和人机交互。团队成员遍布深圳、上海和美国硅谷,拥有中美双团队架构,形成技术与设计并重的创新氛围。
本次招聘聚焦具身智能与人形机器人领域,涵盖以下核心方向:
算法研发:多模态大模型(VLM/VLA)在人形机器人上的应用与优化。
数据工程:构建高质量机器人操作数据验收体系,驱动模型进化。
产品设计:人形机器人软包覆、服装及造型系统的全链路设计。
创新交互:跨媒介思维下的机器人行为、视觉语言及人机交互设计。
核心职责:参与多模态大模型算法研究,负责模型预训练、后训练(SFT/RL/DPO)及量化部署;协助算法在仿真或真机上的部署与调试。
关键要求:
计算机、人工智能、自动化等相关专业硕士/博士。
精通Python、PyTorch,熟悉Transformer、ViT、CLIP、LLaVA等模型。
具备深度学习基础,有顶会论文或开源项目(如OpenVLA)经验者优先。
核心职责:设计数据质量评估指标,构建“检查→筛选→清洗”的端到端流水线;开发数据质量Dashboard,挖掘数据中的系统性问题。
关键要求:
硕士及以上学历,计算机、数据科学或机器人学专业。
精通Python,熟悉NumPy/Pandas,具备扎实的数学与统计分析功底。
有机器人操作数据处理经验或ETL Pipeline开发经验者优先。
核心职责:负责人形机器人软制品、服装及软包覆造型系统的设计与研发,探索未来人机交互的视觉语言与美学体验。
关键要求:
软包覆、服装设计、工业设计等相关专业背景。
具备独特的设计理念,熟练使用Blender、Rhino、PS、AI等工具。
对人工智能、机器人及未来主义有浓厚兴趣。
核心职责:探索人形机器人造型、交互、行为及视觉语言,运用编程交互、动捕等手段支持原型开发;参与人机交互设备调通与算法数据采集。
关键要求:
产品设计、交互设计、游戏设计或媒体设计等相关专业。
熟悉Unity、Arduino、TouchDesigner等工具,具备实时交互与系统连接能力。
能熟练使用Blender、Rhino进行3D建模,了解生成式AI工具(如Stable Diffusion)。
前沿探索:深入具身智能最核心领域,参与定义“什么是好的机器人操作数据”或探索下一代机器人本体设计。
全链路体验:从概念构建、原型开发到真实物理世界验证,获得完整的研发链路经验。
顶尖团队:与robotics专家、结构工程师及算法专家并肩作战,思维产生激烈碰撞。
落地成就:工作成果将直接运行在真实的人形机器人上,而非仅停留在论文或仿真中。
工作地点:深圳(深圳湾科技生态园)、上海(张江科学之门)。
实习形式:全线下实习,不支持远程。
时间要求:算法岗每周4天以上(持续4个月+),数据岗每周5天(持续3个月+)。
点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。
负责人形机器人软制品、服装及软包覆造型系统的全链路设计,结合美学与工程,探索未来人机交互体验。
面向具备跨媒介思维的综合型设计人才,探索人形机器人造型、交互、行为及视觉语言,支持从概念到落地的完整设计链路。
参与多模态大模型(VLM/VLA)在人形机器人上的算法研究与开发,涉及模型优化、实验验证及前沿追踪。
构建VLA数据验收体系,设计数据质量评估指标与清洗流水线,通过数据分析驱动模型效果提升。
- **投递方式**:通过官方渠道提交申请。
算法与数据岗明确要求计算机、人工智能、自动化等相关专业硕士/博士,设计岗需软包覆、工业设计或交互设计背景,请严格核对专业要求。
算法岗需精通PyTorch、Transformer及VLM/VLA模型,设计岗需掌握Blender、Rhino或Unity等工具,简历中应突出相关项目落地经验。
所有岗位均为深圳或上海线下实习,算法岗要求每周4天以上且持续4个月,数据岗要求每周5天且持续3个月,请提前规划时间。
算法与数据工程类岗位(如Manipulation算法、数据质量工程)明确要求计算机、人工智能、自动化或机器人相关专业,且优先录取硕士或博士,特别优秀的本科生也可考虑。设计类岗位(如软包覆设计、创新设计)则要求产品设计、工业设计、服装设计或交互设计等相关专业背景。
所有岗位均要求线下实习,不支持远程,工作地点主要在深圳(深圳湾科技生态园),部分算法岗位也开放上海(张江科学之门)。实习时长方面,算法岗要求每周4天以上且持续不少于4个月,数据岗要求每周5天且持续不少于3个月。
团队是国内最早专注于人形机器人研发的团队之一,拥有中美双团队架构,硅谷与国内核心团队并行协作。团队深入布局LLM、VLM和VLA模型,实现全流程自研,并直接参与新一代人形机器人的本体设计和开发,提供从概念到可制造产品的完整链路验证机会。
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