具身智能数据与平台研发工程师（J103896）

优缺点分析

角色解读

• 可在具身智能平台方向深耕，成为技术专家或架构师，主导行业解决方案
• 可横向拓展至 AI Infra 其他领域（如算力调度、推理优化），或转向 AI 产品管理
• 通过接触多个客户项目，积累行业经验，未来可转向售前架构或技术管理岗位
• 设计并开发面向具身智能场景的一体化数据处理与模型开发平台，包括数据清洗、任务编排、质量校验等核心模块
• 与算力、存储、训练、推理等团队协同，打通从数据处理到模型部署的云上闭环
• 深入理解客户业务，将定制化需求抽象为可复用的平台能力或行业模板，推动规模化落地
• 扎实的编程能力，精通 Python/Go/Java/C++ 中的至少一种，具备良好的工程代码质量
• 熟悉云原生、分布式系统、任务调度或工作流引擎等平台技术
• 理解 AI 模型开发全流程，包括数据处理、训练、评测等环节
• 了解具身智能相关概念（如机器人、多模态数据、VLA/大模型），能够跨界协作

申请策略

• 关注百度智能云在具身智能方向的布局，在面试中展现对该领域的理解
• 准备一个你如何将复杂需求抽象为平台能力的项目案例，体现架构思维
• 突出数据处理平台、任务调度或 AI 开发平台的相关项目经验，最好有落地案例
• 展示对 AI 模型开发流程的理解，尤其是数据准备和训练评测环节的工程实践
• 如果有具身智能或机器人相关经历（即使只是课程项目），务必强调
• 补充云原生技术栈（如 Kubernetes、Docker）和分布式系统设计知识
• 了解主流 AI 平台（如 MLflow、Kubeflow）和数据处理框架（如 Spark、Ray）

面试指南

• 对于架构设计题，先明确需求边界，再分层论述组件选型与交互，最后讨论扩展性
• 对于场景题，采用「理解客户痛点→抽象通用需求→设计平台能力→复用方案」的思路，突出平台化思维
• 请描述你设计过的一个数据处理平台或工作流引擎的核心架构
• 如何保证分布式任务调度系统的高可用和容错？
• 你对具身智能的理解是什么？它和通用 AI 平台有何不同？
• 假设客户需要将现有数据处理流程迁移到云上，你会如何设计方案？
• 如何衡量一个 AI 开发平台的效能？请给出具体指标
• 复习分布式系统、任务调度、工作流引擎的核心原理（如 DAG 调度、状态管理）