【27届】大模型数据平台研发工程师

负责机器人/多模态数据湖仓与高并发数据闭环平台建设，支撑数据入湖、解析治理、任务调度、结果回流和训练数据消费。

1、建设多模态数据湖仓能力，包括数据接入、元数据管理、湖表建模、版本血缘、权限控制和训练集 Manifest。

2、负责机器人多源数据解析与标准化，支持 rosbag、视频、图像、JSON、点云、传感器日志等数据，并适配多机器人型号和硬件平台差异。

3、建设高并发数据平台后端与任务系统，支持任务提交、状态流转、幂等控制、异步调度、失败重试、限流、回调和可观测性。

4、建设大规模数据处理 pipeline，支撑质检、清洗、标注、Caption、特征抽取、数据回流和训练数据构建。

5、依托 AI Coding 工具完成平台前端、数据看板、管理后台和运维工具开发，具备端到端全栈交付能力。

1、本科及以上，计算机、软件工程、机器人、自动化等相关专业，计算机基础扎实。

2、熟练 Python 或 Go，具备高并发服务、并发编程、异步任务、工程化开发和测试经验；Python/Go 双栈优先。

3、熟悉 Linux、Shell、网络、IO、进程/线程，具备线上排查、性能分析和资源优化能力。

4、熟悉 ROS/ROS2 和 rosbag，具备机器人多源数据解析、转换、同步或性能优化经验。

5、熟悉数据湖仓或大数据技术，如 Lance、Iceberg、Paimon、Fluss、Flink、Starrocks等。

6、熟悉数据库、对象存储、消息队列或任务调度系统，如 PostgreSQL、S3、Kafka、Ray、Prefect、Argo 等。

7、具备 AI 辅助全栈开发能力，能快速交付内部平台、数据看板和可视化工具；熟悉 Docker、Kubernetes、CI/CD 优先。

8、具备 Ownership，能独立完成需求分析、方案设计、开发落地、测试验证和问题复盘。

加分项

1、有大规模机器人、自动驾驶、具身智能或多模态数据平台经验。

2、熟悉多机器人型号适配、传感器标准化、时间同步、标定管理。

3、有训练集构建、数据血缘/版本管理、湖仓优化或大规模数据回刷经验。