职位描述1. 构建覆盖“数据采集 - 感知重建 - 质量评估 - 算法训练 - 仿真测试”全生命周期的具身智能与机器人一站式物理AI数据服务平台； 2. 面向大规模模型训练与分布式仿真评测，设计并研发异构算力（GPU/NPU 等）调度与资源管理系统，基于 Kubernetes 等云原生框架深度优化集群算力利用率和作业吞吐量； 3. 主导机器人海量多模态数据（传感器时序数据、视频流等）的存储、清洗、挖掘与流转机制，建设高并发/高吞吐的数据处理引擎及高效的数据可视化与标注工具链； 4. 基于 Golang / Python 构建高可用、高扩展的微服务集群，支撑大规模数据回放、分布式任务分发、端云协同闭环（Issue 追踪与诊断）及设备远程调测等核心业务场景。任职要求1. 硕士研究生及以上学历，计算机、人工智能、机器人、电子信息等相关专业，5 年及以上后端/架构开发工作经验； 2. 精通 Golang 或 Python，具备高并发、高可用及大型分布式后台异步任务系统的落地实战经验；对基于容器镜像的算法/算子工程化集成与服务化有丰富的处理经验； 3. AI与大数据理解：深入理解 AI 算法的数据生命周期（采集、挖掘、处理、训练），精通大规模时序数据与多模态数据的存储选型与处理架构体系；能高效解析并处理具身智能/机器人领域的标准数据格式（如 MCAP、ROS Bag、HDF5、LeRobot 等）； 4. 容器与算力调度：熟练掌握 Kubernetes 等容器编排与调度体系，深入理解容器网络、存储及自定义机制（CRD/Operator）；对主流分布式计算与算力调度框架有深入认知，具备大规模异构算力（GPU）集群资源管理与调度经验者优先； 5. 熟悉云原生基础设施，能将复杂的训练工具链深度集成到企业级 CI/CD/CT 流水线中；能熟练使用 Python 快速构建自动化脚手架，或具备与 ROS 生态系统深度打通的能力； 6. 具备出色的系统抽象能力与产品化思维，极度注重系统底层的稳定性、研发效能及内部开发者体验。 【加分项】 1. 有自动驾驶领域（智驾数据闭环 / 智驾云）或大语言模型（LLM/VLM）大规模数据平台建设经验者优先； 2. 了解大模型微调流程（SFT/RLHF等），或具备强化学习（RL）、具身智能仿真训练平台的后台支撑与架构经验。
