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具身智能平台研发工程师(算法工程与基础设施方向)

Tencent

Software and Technology Jobs

具身智能平台研发工程师(算法工程与基础设施方向)

full-timePosted: Nov 30, 2025

Job Description

具身智能平台研发工程师(算法工程与基础设施方向)

📋 Job Overview

The Embodied Intelligence Platform R&D Engineer (Algorithm Engineering and Infrastructure Direction) role at Tencent involves designing and implementing training frameworks for embodied intelligence to support algorithm development from data preparation to online inference. The position focuses on building scalable distributed training platforms, optimizing resource scheduling in GPU/CPU clusters, and establishing evaluation systems to enable continuous algorithm improvement. Responsibilities also include enhancing overall infrastructure capabilities like CI/CD and monitoring to ensure platform stability and efficiency.

📍 Location: Shenzhen, China

🏢 Business Unit: TEG

📄 Full Description

1.参与设计实现具身智能训练框架,为算法研发提供覆盖数据准备、模型训练、仿真验证到线上推理的一站式解决方案,确保平台具备高度的灵活性和扩展性,以快速集成新的算法思想与机器人本体,支撑算法研发从实验到规模化应用的完整闭环;
2.构建稳定高效的大规模分布式训练平台,重点解决具身RL训练中算法训练、推理、仿真渲染等复杂任务的自动化流程编排问题;
3.深度优化GPU/CPU混合集群的资源调度策略,极致提升算力利用率,解决大规模多任务并发下的资源争抢与性能瓶颈;
4.参与算法评测平台的搭建,设计科学、全面的评测指标体系,实现对不同算法版本效果与性能的自动化、量化评估;建立Badcase自动收集与分析管道,形成“训练-评测-反馈”的数据闭环,为算法迭代提供明确、量化的决策依据,驱动算法性能持续提升;
5.从全局视角规划和提升团队的基础设施能力,包括但不限于持续集成/持续部署(CI/CD)、监控告警、资源管理等,确保整个研发平台的稳定性和先进性。

🎯 Key Responsibilities

  • 参与设计实现具身智能训练框架,为算法研发提供覆盖数据准备、模型训练、仿真验证到线上推理的一站式解决方案,确保平台具备高度的灵活性和扩展性,以快速集成新的算法思想与机器人本体,支撑算法研发从实验到规模化应用的完整闭环
  • 构建稳定高效的大规模分布式训练平台,重点解决具身RL训练中算法训练、推理、仿真渲染等复杂任务的自动化流程编排问题
  • 深度优化GPU/CPU混合集群的资源调度策略,极致提升算力利用率,解决大规模多任务并发下的资源争抢与性能瓶颈
  • 参与算法评测平台的搭建,设计科学、全面的评测指标体系,实现对不同算法版本效果与性能的自动化、量化评估;建立Badcase自动收集与分析管道,形成“训练-评测-反馈”的数据闭环,为算法迭代提供明确、量化的决策依据,驱动算法性能持续提升
  • 从全局视角规划和提升团队的基础设施能力,包括但不限于持续集成/持续部署(CI/CD)、监控告警、资源管理等,确保整个研发平台的稳定性和先进性

Locations

  • Shenzhen, China

Salary

Estimated Salary Rangemedium confidence

300,000 - 600,000 CNY / yearly

Source: ai estimated

* This is an estimated range based on market data and may vary based on experience and qualifications.

Responsibilities

  • 参与设计实现具身智能训练框架,为算法研发提供覆盖数据准备、模型训练、仿真验证到线上推理的一站式解决方案,确保平台具备高度的灵活性和扩展性,以快速集成新的算法思想与机器人本体,支撑算法研发从实验到规模化应用的完整闭环
  • 构建稳定高效的大规模分布式训练平台,重点解决具身RL训练中算法训练、推理、仿真渲染等复杂任务的自动化流程编排问题
  • 深度优化GPU/CPU混合集群的资源调度策略,极致提升算力利用率,解决大规模多任务并发下的资源争抢与性能瓶颈
  • 参与算法评测平台的搭建,设计科学、全面的评测指标体系,实现对不同算法版本效果与性能的自动化、量化评估;建立Badcase自动收集与分析管道,形成“训练-评测-反馈”的数据闭环,为算法迭代提供明确、量化的决策依据,驱动算法性能持续提升
  • 从全局视角规划和提升团队的基础设施能力,包括但不限于持续集成/持续部署(CI/CD)、监控告警、资源管理等,确保整个研发平台的稳定性和先进性

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1.参与设计实现具身智能训练框架,为算法研发提供覆盖数据准备、模型训练、仿真验证到线上推理的一站式解决方案,确保平台具备高度的灵活性和扩展性,以快速集成新的算法思想与机器人本体,支撑算法研发从实验到规模化应用的完整闭环;
2.构建稳定高效的大规模分布式训练平台,重点解决具身RL训练中算法训练、推理、仿真渲染等复杂任务的自动化流程编排问题;
3.深度优化GPU/CPU混合集群的资源调度策略,极致提升算力利用率,解决大规模多任务并发下的资源争抢与性能瓶颈;
4.参与算法评测平台的搭建,设计科学、全面的评测指标体系,实现对不同算法版本效果与性能的自动化、量化评估;建立Badcase自动收集与分析管道,形成“训练-评测-反馈”的数据闭环,为算法迭代提供明确、量化的决策依据,驱动算法性能持续提升;
5.从全局视角规划和提升团队的基础设施能力,包括但不限于持续集成/持续部署(CI/CD)、监控告警、资源管理等,确保整个研发平台的稳定性和先进性。

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  • 构建稳定高效的大规模分布式训练平台,重点解决具身RL训练中算法训练、推理、仿真渲染等复杂任务的自动化流程编排问题
  • 深度优化GPU/CPU混合集群的资源调度策略,极致提升算力利用率,解决大规模多任务并发下的资源争抢与性能瓶颈
  • 参与算法评测平台的搭建,设计科学、全面的评测指标体系,实现对不同算法版本效果与性能的自动化、量化评估;建立Badcase自动收集与分析管道,形成“训练-评测-反馈”的数据闭环,为算法迭代提供明确、量化的决策依据,驱动算法性能持续提升
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  • Shenzhen, China

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  • 参与设计实现具身智能训练框架,为算法研发提供覆盖数据准备、模型训练、仿真验证到线上推理的一站式解决方案,确保平台具备高度的灵活性和扩展性,以快速集成新的算法思想与机器人本体,支撑算法研发从实验到规模化应用的完整闭环
  • 构建稳定高效的大规模分布式训练平台,重点解决具身RL训练中算法训练、推理、仿真渲染等复杂任务的自动化流程编排问题
  • 深度优化GPU/CPU混合集群的资源调度策略,极致提升算力利用率,解决大规模多任务并发下的资源争抢与性能瓶颈
  • 参与算法评测平台的搭建,设计科学、全面的评测指标体系,实现对不同算法版本效果与性能的自动化、量化评估;建立Badcase自动收集与分析管道,形成“训练-评测-反馈”的数据闭环,为算法迭代提供明确、量化的决策依据,驱动算法性能持续提升
  • 从全局视角规划和提升团队的基础设施能力,包括但不限于持续集成/持续部署(CI/CD)、监控告警、资源管理等,确保整个研发平台的稳定性和先进性

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