腾讯(tencent)招聘算法应用工程师（具身智能VLA操作大模型方向）
招聘职位：
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岗位职责：
1.基于现有具身智能VLA操作大模型，深入理解模型架构、训练范式与推理链路，针对具体机器人操作任务进行性能优化（如成功率、鲁棒性、时延），形成“评测—分析—优化—回归”闭环，稳定提升落地效果；
2.设计并实施模型评测与实验方案：构建任务集/数据集、定义核心指标、进行评测，按阶段复盘，定位瓶颈，输出可实施的优化方案并推进落地；
3.在真实机器人与机械臂硬件上完成集成与验证：开展传感器与执行器接入、手眼标定与时间同步、故障定位与恢复策略，能分析并处理硬件侧异常现象，确保系统整体闭环可靠；
4.调研、导入开源VLA操作大模型：快速理解并复现开源方案（如RT系列、OpenVLA、Open-X-Embodiment等），修复适配问题，完成横向竞品性能对比与技术报告沉淀；
5.数据闭环与场景覆盖：参与数据采集、清洗、增强与重采样，完善关键任务场景与长尾问题的覆盖，支持线上/线下迭代；
6.跨团队协作：与软件、硬件、测试及生产团队紧密配合，制定落地方案与风险控制策略，保障上线质量与安全。
岗位要求：
1.计算机、自动化、电子工程、机器人等相关专业背景，硕士及以上优先；具身智能、机器人或多模态方向有实战经验者优先；
2.扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉主流框架（PyTorch/JAX/TensorFlow），具备模型训练、优化与泛化能力；
3.具身智能与VLA操作大模型相关经验：熟悉多模态感知（视觉/语言/动作）、行为克隆/模仿学习、强化学习或混合训练范式，能够阅读、理解并复现主流开源项目；
4.模型评测与闭环优化能力：能定义关键指标（如任务成功率、鲁棒性、恢复能力、时延等），具备实验设计、日志分析与可视化能力，能定位问题并提出工程可落地的优化方案；
5.机器人相关技能：掌握正/逆运动学、轨迹规划、视觉伺服、力控与碰撞检测等基础；熟悉ROS/ROS2、MoveIt、Mujoco/IsaacSim/Gazebo等中间件和仿真工具；
6.硬件调试能力：具备摄像头/力觉/末端执行器的接入与标定（手眼标定、时序同步）、机械臂通信与异常处理经验，能分析处理硬件现象并提出解决方案；
7.良好的工程化与编码能力：熟练使用Python，具备C++能力，熟悉Linux、Git、Docker、CI/CD、单元测试与代码规范，重视工程质量与可维护性；
8.具备系统性分析问题与独立解决问题的能力，沟通协作顺畅，能在复杂落地场景中推进进度与质量；
9.具备英文文献阅读与开源社区协作能力，能快速吸收并适配新技术。
加分项：
1.有实际机器人落地项目经验（如仓储拣选、家居操作、实验室自动化等）或量产线部署经验；
2.在大模型与多模态对齐、视觉-语言-动作联合训练方面有研究或工程成果；
3.熟悉安全规范与风控，具备故障注入、回退策略与异常恢复设计经验；
4.在相关顶会/顶刊或开源项目中有成果或贡献者记录。
岗位介绍：
渴望为世界带来新意的人，早已对描绘未来的“热词”不陌生——人工智能、机器学习、数据科学等等。腾讯始终在业界前沿不断探索，积极布局，并为优秀的你提供无限广阔的舞台。我们坚信科技的不断革新，最终能带来美好的、撼动人心的改变。
1.基于现有具身智能VLA操作大模型，深入理解模型架构、训练范式与推理链路，针对具体机器人操作任务进行性能优化（如成功率、鲁棒性、时延），形成“评测—分析—优化—回归”闭环，稳定提升落地效果；
2.设计并实施模型评测与实验方案：构建任务集/数据集、定义核心指标、进行评测，按阶段复盘，定位瓶颈，输出可实施的优化方案并推进落地；
3.在真实机器人与机械臂硬件上完成集成与验证：开展传感器与执行器接入、手眼标定与时间同步、故障定位与恢复策略，能分析并处理硬件侧异常现象，确保系统整体闭环可靠；
4.调研、导入开源VLA操作大模型：快速理解并复现开源方案（如RT系列、OpenVLA、Open-X-Embodiment等），修复适配问题，完成横向竞品性能对比与技术报告沉淀；
5.数据闭环与场景覆盖：参与数据采集、清洗、增强与重采样，完善关键任务场景与长尾问题的覆盖，支持线上/线下迭代；
6.跨团队协作：与软件、硬件、测试及生产团队紧密配合，制定落地方案与风险控制策略，保障上线质量与安全。
岗位要求：
1.计算机、自动化、电子工程、机器人等相关专业背景，硕士及以上优先；具身智能、机器人或多模态方向有实战经验者优先；
2.扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉主流框架（PyTorch/JAX/TensorFlow），具备模型训练、优化与泛化能力；
3.具身智能与VLA操作大模型相关经验：熟悉多模态感知（视觉/语言/动作）、行为克隆/模仿学习、强化学习或混合训练范式，能够阅读、理解并复现主流开源项目；
4.模型评测与闭环优化能力：能定义关键指标（如任务成功率、鲁棒性、恢复能力、时延等），具备实验设计、日志分析与可视化能力，能定位问题并提出工程可落地的优化方案；
5.机器人相关技能：掌握正/逆运动学、轨迹规划、视觉伺服、力控与碰撞检测等基础；熟悉ROS/ROS2、MoveIt、Mujoco/IsaacSim/Gazebo等中间件和仿真工具；
6.硬件调试能力：具备摄像头/力觉/末端执行器的接入与标定（手眼标定、时序同步）、机械臂通信与异常处理经验，能分析处理硬件现象并提出解决方案；
7.良好的工程化与编码能力：熟练使用Python，具备C++能力，熟悉Linux、Git、Docker、CI/CD、单元测试与代码规范，重视工程质量与可维护性；
8.具备系统性分析问题与独立解决问题的能力，沟通协作顺畅，能在复杂落地场景中推进进度与质量；
9.具备英文文献阅读与开源社区协作能力，能快速吸收并适配新技术。
加分项：
1.有实际机器人落地项目经验（如仓储拣选、家居操作、实验室自动化等）或量产线部署经验；
2.在大模型与多模态对齐、视觉-语言-动作联合训练方面有研究或工程成果；
3.熟悉安全规范与风控，具备故障注入、回退策略与异常恢复设计经验；
4.在相关顶会/顶刊或开源项目中有成果或贡献者记录。
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