Job Description

【26届校招】VLA大模型算法工程师

广州、上海、深圳

正式

互联网 / 电子 / 网游

职位描述

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
5.负责车端视觉感知算法方向，用于车端无图高阶辅助驾驶功能；
6.侧重视觉BEV感知及道路拓扑感知，包括但不限于检测、分割、中心线拓扑生成等任务；
7.负责静态元素及道路拓扑网络核心算法技术突破，持续算法模型创新，加速模型工程化落地；
8.负责静态元素及道路拓扑感知模型车端交付，解决交付过程中的长尾 Corner Case、提升模型鲁棒性、自动化效率。

职位要求

1.教育背景：计算机、机器人、自动化、电子工程、数学等相关专业硕士及以上学历;
2. 技术能力：
熟练掌握深度学习、强化学习、经典规划算法（如A*、LQR、MPC、Lattice Planner等）；
熟悉主流框架（PyTorch），具备模型训练、调优和部署经验；
编程能力扎实（Python/C++），熟悉Linux开发环境；
熟悉并有VLM/VLA大模型SFT与强化学习微调研究与开发经验；有大模型部署经验。
加分项
1.顶会论文（CVPR/ICRA/CoRL/IROS等）或专利;
2.熟悉大语言模型（LLM）在规划中的应用（如场景理解、决策推理）;
3.有量产项目经验或车规级部署经验.

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About XPENG

XPeng is a leading Chinese Smart EV company that designs, develops, manufactures, and markets Smart EVs that appeal to the large and growing base of technology-savvy middle-class consumers. Its mission is to drive Smart EV transformation with technology and data, shaping the mobility experience of the future. In order to optimize its customers’ mobility experience, XPeng develops in-house its full-stack advanced driver-assistance system technology and in-car intelligent operating system, as well as core vehicle systems including powertrain and the electrical/electronic architecture. XPeng is headquartered in Guangzhou, China. In 2021, the Company established its European headquarters in Amsterdam, along with other dedicated offices in Copenhagen, Munich, Oslo, and Stockholm.The Company’s Smart EVs are mainly manufactured at its plant in Zhaoqing and Guangzhou，Guangdong province.

For more information, please visit https://heyxpeng.com.

Industry

Automotive & Mobility

Company Size

1,001-5,000 employees

Headquarters

Guangzhou, CN

Year Founded

2014

Website

xiaopeng.com

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