北京Cocos Creator开发工程师
Cocos Creator开发工程师是负责使用Cocos Creator引擎进行游戏和应用程序开发的专业人员。Cocos Creator是一个面向游戏开发者的跨平台2D和3D游戏开发引擎，具有强大的功能和易用的工具。Cocos Creator开发工程师需要具备扎实的编程技能，熟悉JavaScript或TypeScript等编程语言，并且熟悉游戏开发相关的设计模式和技术。他们需要能够利用Cocos Creator引擎创建高质量的游戏和应用程序，并且理解跨平台开发的原理和技术。此外，他们还需要与其他开发人员、设计师和产品经理等团队成员合作，共同完成项目开发和优化工作。总之，Cocos Creator开发工程师需要在游戏开发领域有着丰富的经验和技术能力，能够参与和推动项目的成功开发。
薪酬概览
平均月薪
¥23400
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥15600 - ¥31100
数据来源：样本数量过少，仅供参考；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
100% 人群薪酬落在 15-30k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
10月新增岗位
4
对比上月：岗位减少1
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 3-5年 | 1 | 100% |
热招职位
1. 负责Android客户端核心业务和平台相关架构、设计、优化;
2. 负责基础库、框架、关键模块的技术选型、开发和改进;
3. 对新技术进行调研，将新技术分享并应用到现有产品开发中，提高客户端的技术能力;
4. 优化Android团队的开发方式和流程、规范，提高团队效率。
任职要求
职位描述：
1.参与公司技术中台通用框架研发工作，支撑多款手游/端游项目的快速迭代；
2.帮助项目组优化游戏，解决项目开发中的各种问题。
任职要求：
1.统招本科及以上学历，计算机科学、软件工程等相关专业；
2.3年以上Unity引擎游戏开发经验；
3.熟悉C#或其他游戏开发相关编程语言，熟练掌握常用数据结构和算法；
4.富有团队意识，善于主动沟通、高效协作。
加分项：
1、具有帧同步游戏开发成功经验，掌握帧同步相关技术方案及经验；
职位描述：
1.参与公司技术中台通用框架研发工作，支撑多款手游/端游项目的快速迭代；
2.帮助项目组优化游戏，解决项目开发中的各种问题。
任职要求：
1.统招本科及以上学历，计算机科学、软件工程等相关专业；
2.3年以上Unity引擎游戏开发经验；
3.熟悉C#或其他游戏开发相关编程语言，熟练掌握常用数据结构和算法；
4.富有团队意识，善于主动沟通、高效协作。
加分项：
1、具有帧同步游戏开发成功经验，掌握帧同步相关技术方案及经验；
1、自主移动机器人(AMR)及多关节机械臂等机器人运动学控制算法开发，包括关节空间、笛卡尔空间的轨迹规划及插补，轨迹过渡，前馈控制，反馈控制，力控算法等；
2、机器人动力学建模及算法开发；
3、搭建Gazebo/Isaac Sim仿真环境，完成算法验证、嵌入式平台（如NVIDIA Jetson）部署与实机调试闭环。
4、开发机器人运动轨迹生成算法，优化机器人在不同场景下的行为决策，包括不同环境下局部避障等策略；
5、机器人规控算法的软件实现、配合整机联合调试，解决决策和运动规划工程问题；
6、编写测试文档。
岗位概述：
我们是自动驾驶系统评测团队，旨在以先进数据驱动迭代范式搭建仿真与实车统一量化评测系统，驱动端到端自动驾驶模型迭代与产品标准化
工作职责：
1、设计与开发自动驾驶端到端模型评测指标，量化评估模型在全场景、多任务下的性能表现
2、以数据驱动的方式优化评测算法的精度和性能，提升其准确性与泛化性
3、参与构建评测数据闭环，建立可复现的评测迭代体系与回归方法
4、与算法研发团队紧密合作，参与模型迭代过程中的问题定位、指标设计与质量闭环推进
1.结合智能座舱场景需求，负责大模型智能体相关的基础性和应用性算法开发与调优，包括根据座舱交互任务定义，构造适配的数据，进行SFT、RLHF等算法设计开发。
2.Agent场景下模型能力提升，优化模型对指令的遵循能力，包括但不限于人物设定、输出格式、工作流程等，以及复杂场景下多工具联合调用能力，提升模型对复杂任务的规划、分解、反思能力，优化模型在座舱环境下的语音交互、场景感知等专用领域的表现，确保良好的用户体验。
3.针对座舱场景下用户的各种行为动作，结合RAG等技术，构建智能体长短期记忆框架，包括但不限于记忆的离线加工、存储、在线提取等环节
4.搭建面向汽车智能座舱场景的Agent框架，提升Agent系统稳定性和可靠性
5.密切追踪Agent领域发展趋势，积极引入先进的理念和技术，保持技术的领先性
1.项目交付与质量管理：为项目团队提供流程、方法和工具支持，协助制定计划、跟踪进度，组织评审确保按计划推进；审核交付文件合规性，提出修订意见并跟踪校核，保障质量问题整改闭环率达标。
2.预算与风险管控：协助制定申报预算计划，每月监控执行情况，纠正偏差，超支项目提供分析报告；采用 TOP5 风险清单动态管控，避免人为失误导致的变更，双周生成项目风险及改善报告。
3.跨部门协同效能：推动跨部门资源调配，解决资源冲突，促进团队与部门沟通协作；识别项目卡点并督促改进，重大问题及时升级。
4. 能力建设与流程优化：协助优化项目管理流程、模板，构建迁移标准及机制，评估流程执行并推动改进；总结经验形成知识库，推广最佳实践。
1.负责研发深度学习算法框架和工具，提升业务如自动驾驶等场景的模型研发效率；
2.负责优化框架性能，支持高效的大规模模型训练，提升业务模型的模型迭代效率；
1、负责地平线AI工具链完整架构设计和规划，设计出符合需求的系统架构和系统总体方案，并跟踪支持产品研发过程对需求的实现。项目关键核心技术可行性评估，配合完善产品定义
2、关注AI工具链长期的技术竞争力，并且能够从模型部署、模型压缩等角度思考，为地平线下一代芯片的设计提供分析支持与指引
3、负责模型量化压缩工具的研发工作，对AI模型部署，模型压缩，模型量化等技术进行中长期规划，保障AI芯片工具链在模型量化、模型压缩领域的技术竞争力
4、承担模型量化工具的系统与架构设计工作，对自动驾驶模型部署过程中的系统问题进行分析与拆解
1、研发和优化基于深度学习、计算机视觉的目标检测、分割、识别与预测算法（如车道线、交通标志、红绿灯、路沿、动态障碍物、轨迹预测等）。
2、设计多传感器（摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）融合的环境感知方案，提升系统的稳定性和精度。
3、构建大规模场景数据集，设计数据挖掘与标注策略，优化模型训练 pipeline。
4、针对实际场景中的长尾问题（如极端天气、遮挡、低光照等）进行算法优化与创新。
5、将算法部署到车载计算平台（如 NVIDIA、地平线等），实现高性能实时推理。
1. 负责端到端自动驾驶大模型在不同硬件平台的推理部署与加速优化
2. 负责自动驾驶软件相关软件的设计、开发及落地推进
3. 参与软硬件协同优化，与硬件工程师深度协作，基于算子特征、访存模式、硬件指令等信息进行算子调优、Kernel 优化和 pipeline 优化
4. 构建模型推理 profiling 和监控体系，包括 kernel-level profiling、算子耗时分析、带宽瓶颈分析，为端到端推理提供性能优化建议
1. 分布式存储系统开发与运维：负责企业级分布式存储平台的设计、开发、部署及日常运维，保障存储集群高可用、高吞吐、低延迟稳定运行。
2. 云原生存储落地：基于 Kubernetes 环境部署、配置、运维 JuiceFS/Alluxio，完成存储卷挂载、权限管控、动态供给，适配容器化业务运行需求。
3. 分层存储架构建设：依托 JuiceFS/Alluxio 构建统一数据湖、缓存加速架构，优化冷热数据分层、数据读写链路，支撑大数据、AI 训练、推理等场景的数据访问需求。
4. AI 场景存储专项优化：面向分布式训练、推理业务开展存储性能加速工作，结合业务特征定制读写策略，解决训练 / 推理过程中的 IO 瓶颈。
5. 自建存储体系建设与维护：深度使用、运维 Ceph、MinIO，负责对象存储、块存储、文件存储集群搭建、扩容与日常管控，保障多类型存储服务稳定供给。
6. 混合云存储架构落地：负责混合云环境下存储架构规划、打通与运维，实现线下自建存储与公有云存储互联互通、数据协同、统一管理。
7. 存储性能调优与问题排查：持续监控存储集群运行状态，分析 IO 瓶颈、元数据性能、缓存命中率等指标，开展存储级别深度性能优化，完成参数调优、故障定位与修复，提升整体存储服务能力。
8. 数据迁移与接入适配：对接业务系统、计算集群，完成存量数据迁移、存储接口适配，制定数据同步、权限管理、配额管理方案，保障业务平滑接入。
9. 存储架构迭代与方案落地：结合业务增长需求，迭代存储架构，设计容灾备份、数据安全、多租户隔离方案；参与技术方案评审，输出标准化存储使用规范。
10. 跨团队协作支撑：配合后端、大数据、AI、算法等团队，提供存储技术支持，解决分布式训练、推理场景下各类存储相关问题，推动项目落地。