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校招【27届校招】具身控制算法工程师
深圳/上海/北京 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 【岗位要求】
- 自动化、计算机相关专业研究生及以上学历，具备运动控制、机器人操作等领域等相关背景
- 熟悉 Linux 开发环境，熟练使用 C++ 或 Python 进行工程实现，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】
- 具有人形机器人或多关节机器人（机械臂/双臂/移动操作平台等）控制、调参及真机闭环经验
- 拥有基本机器学习（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。
岗位描述
【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，包括机器人的多地形行走、灵巧操作、智能导航，以及在大语言模型支持下的人机交互等方向。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，与控制、感知、规划、硬件等多领域工程师紧密协作，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】
- 1、参与机器人数据重映射（retargeting / remapping）与位置/姿态跟踪算法的开发与优化；
- 2、开发基于视觉与触觉反馈的全身动作控制能力，提升机器人在接触丰富场景下的稳定性、顺应性与可控性；
- 3、与上下游团队（传感器/硬件、运动控制、感知、规划、数据等）深度协作，推动方案落地并持续迭代；
- 4、面向未知问题开展探索与实验，沉淀可复用的工具链、数据流程与算法模块，并对关键技术路线提出建议与贡献。
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
查看答题思路
1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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