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具身智能数据平台产品经理（J103895）
具身智能数据平台产品经理（J103895）
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
AI产品经理
Mlops
Vla大模型
云原生
产品规划
具身智能
多模态数据
工作流编排
数据平台
机器人
AI 估算 · 25k–45k
百度大厂，北京上海，中级AI产品经理，薪资具有市场竞争力，结合行业水平和职位要求预估。
职位详情
关于这个职位
这是一个在百度智能云从事具身智能数据平台的产品经理岗位，负责打造覆盖数据清洗、标注、仿真生成、质量校验等环节的一站式数据平台，与研发、算法团队紧密配合，推动产品在机器人、VLA大模型等领域的规模化落地
适合有AI开发平台或机器人相关产品经验、热爱产品抽象与商业化的求职者
最低要求
计算机、人工智能、机器人、自动化、软件工程等相关专业，本科及以上学历
年以上 AI 开发平台、数据平台、MLOps 或机器人/自动驾驶相关产品经验
对具身智能行业有深刻理解，熟悉机器人多模态数据、仿真平台及 VLA 大模型等相关概念
具备强烈的平台化思维和逻辑抽象能力，能够将复杂的算法逻辑与云原生技术转化为易用、高效的产品体验，有从 0 到 1 打造平台级产品的成功经验
理解 AI 模型开发全生命周期
了解云原生、分布式数据处理（如 Spark、Flink、Ray）及工作流引擎的基本原理，能与研发及算法团队无缝沟通
具备优秀的跨团队沟通、项目推进及客户需求洞察能力，能适应 B 端/行业客户项目的复杂交付环境
工作职责
负责百度智能云具身智能数据平台的产品规划、功能设计与演进策略
打造涵盖数据清洗标注、格式转换、合成数据/仿真生成、质量校验及版本管理的一站式数据平台
深入理解具身智能（机器人、VLA/大模型、仿真训练等）客户的数据流与研发闭环，将客户个性化/定制化的需求抽象为通用的平台能力、组件及标准工作流（Workflow）
规划与设计多模态数据处理工作流编排、可视化调度及数据血缘追踪等功能
联合研发与算法团队，推进云端数据处理算子库的丰富
与云算力、存储、AI Infra、模型训练及评测平台等团队紧密合作，打通“数据处理-模型训练-仿真评测-真机部署-数据回流”的云上全链路闭环
深入头部具身智能企业、高校及科研院所，梳理业务痛点，沉淀行业最佳实践与标准化解决方案
配合售前与交付团队，推动产品在行业客户中的规模化商业落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 置身具身智能风口赛道，职业前景广阔，技术积累价值高
- 百度智能云平台资源丰富，可参与从0到1构建平台产品的完整过程
- 与顶尖算法、研发团队协作，个人能力提升快，行业影响力大
- 薪资待遇优厚，大厂福利完善，稳定性强
- 具身智能行业尚处早期，客户需求多变，产品方向需频繁调整
- 跨部门协作复杂，需同时管理多线需求，沟通成本高
- 对技术理解要求高，需持续学习机器人、大模型等前沿知识
- 适合有3年以上AI或数据平台产品经验、对机器人/具身智能充满热情、喜欢从0到1打造产品并解决复杂问题、能适应快节奏跨团队协作的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 在具身智能这一前沿赛道上积累深厚的行业认知，成为机器人+AI领域的资深产品专家
- 可向AI Infra、大模型平台等更高层面的产品管理岗位发展，或转向技术型产品总监
- 百度大平台提供内部转岗与晋升机会，未来可成长为产品线负责人或行业解决方案专家
- 负责具身智能数据平台的产品规划与功能设计，打造一站式数据处理工具链
- 深入理解机器人、VLA大模型等客户的数据闭环，将定制需求抽象为通用平台能力和工作流
- 规划多模态数据处理的工作流编排、可视化调度与数据血缘追踪，丰富云端数据处理算子库
- 与算力、存储、AI Infra等团队协作，打通数据处理到模型训练、仿真评测、真机部署的全链路
- 扎实的AI平台或数据产品经验，熟悉MLOps、机器人或自动驾驶领域
- 平台化思维与逻辑抽象能力，能将复杂技术转化为易用产品体验
- 了解云原生、分布式数据处理（Spark、Flink、Ray）及工作流引擎原理
- 优秀的跨团队沟通与客户需求洞察能力，适应B端复杂交付环境
申请策略
- 面试前深入了解百度智能云在具身智能领域的布局和已有产品，准备针对性问题
- 可准备一个关于数据平台产品设计的案例，展示从需求分析到功能设计的完整思路
- 突出AI平台或数据产品项目经验，尤其从0到1的产品案例，量化成果（如平台用户数、处理数据量等）
- 强调对具身智能、机器人、VLA大模型或自动驾驶的理解，展示相关项目或研究
- 体现技术沟通能力，例如与算法、研发团队协作的实例
- 如有B端客户或售前支持经验，需重点展示
- 补充学习云原生（Kubernetes、Docker）和分布式数据处理（Spark、Flink）的基础知识
- 了解主流具身智能仿真平台（如Isaac Sim、MuJoCo）和数据格式（如ROS bag）
面试指南
- STAR法则（情境-任务-行动-结果）来结构化项目介绍，突出个人贡献和量化结果
- 抽象能力题：先用具体案例，再总结通用方法论，强调用户调研与迭代思维
- 跨团队协作：强调主动沟通、明确分工、建立信任，举例解决冲突的场景
- 请分享你从0到1打造一个AI数据平台的经历，遇到了哪些挑战？
- 如何将客户定制需求抽象为通用平台能力？请举例说明
- 你如何理解具身智能的数据闭环？请画出示意图
- 如何与研发、算法团队高效协作，确保产品按期交付？
- 对于百度智能云具身智能数据平台，你认为核心竞争力应是什么？
职位点评
75
综合评分
大厂前沿岗位，技术成长极佳，薪资中上，但WLB一般，适合拼搏型人才。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最适合重视技术成长和职业发展、能接受一定工作强度、对具身智能赛道有热情的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值75
薪资福利
85较高
百度作为上市大厂，薪资福利在行业中处于中上水平，加上具身智能赛道热度，整体补偿性较高。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
90较高
岗位接触具身智能前沿技术，可深度参与从0到1的平台构建，技能成长空间大，百度内部培训资源丰富。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈具身智能、VLA大模型、云原生、MLOps、Spark、Flink、Ray
业务类型profit_center
工作生活
40较低
岗位可能涉及多地点办公（北京/上海），且B端客户项目交付压力较大，工作强度难以预测，WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
具身智能是推动机器人产业发展的关键技术，产品落地具有明确社会价值，但百度作为商业公司，使命驱动感中等。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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