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【B-UP】多模态数据平台研发工程师（校招）
【B-UP】多模态数据平台研发工程师（校招）
发布于 大约 1 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Go
分布式系统
多模态
大模型
数据平台
AI 估算 · 18k–28k
校招岗位，B站上海，技术栈前沿，薪资竞争力强，参考大厂校招水平。
职位详情
关于这个职位
该职位面向校招，主要参与构建多模态数据平台，支撑文本、图像、视频等海量异构数据的高效管理和处理
你将深入AI数据流水线，参与平台架构演进，实现智能化数据基础设施
适合对分布式系统和大模型数据链路感兴趣的应届生
最低要求
计算机、软件工程、大数据、人工智能等相关专业，本科及以上学历
熟练掌握 Go / Python / Java至少一门后端开发语言，具备良好代码风格，了解基础数据结构、计算机网络、操作系统知识
了解分布式系统基础概念，熟悉数据库（MySQL）、缓存（Redis）等常用中间件基础原理与实践
了解大模型基础链路，对 AI 数据集、数据标注、模型评测、训练任务流程有基本认知优先
优秀的逻辑思维、沟通协作能力，具备较强自驱力与学习能力，乐于接受复杂业务场景挑战
工作职责
面向多模态模型全生命周期，构建面向文本、图像、视频、音频、结构化数据等多模态数据的统一数据平台，支撑海量异构数据的高效采集、存储、处理与分发，支持 PB 级数据管理，保障大规模数据训练任务的高吞吐与低延迟
参与建设多模态数据处理管线，实现跨模态数据的清洗、标注、增强、特征提取、向量化与可视化
探索跨模态数据的对齐、融合与联合分析技术
参与平台架构演进，构建面向 AI-Native 的 Data Agent 基础设施，探索智能调度、自动修复、自适应优化等能力，推动数据平台从"工具化"向"智能化"演进，重新定义数据平台的交互与运维范式
关注平台研发效能与开发者体验，设计标准化的 API/SDK、可观测性体系及自动化运维工具，降低业务接入成本，提升平台易用性
优先资格
有大厂或 AI 公司内部数据平台、评估平台的建设经验
有数据平台（如数据开发平台、任务调度平台、标注平台）的设计或开发经验
参与过大规模多模态数据预处理、清洗、合成等流水线平台的建设，服务于大模型 Pretrain/SFT/RLHF
参与过训练数据与评测数据平台建设，具备文本、图像、视频、音频的可视化、检索、聚类、统计分析、筛选过滤、标注及人工评测等功能开发经验
具备评测结果管理（GSB 对比、绝对分打分）、质检评价、返工再标注等 workflow 设计经验
积极实践 AI 辅助编程（如 Harness Engineering 理念），擅长将 AI 能力融入平台开发流程中
有开源大数据/多模态数据处理项目贡献经验，或在相关领域顶会（OSDI/SOSP/NeurIPS/ICML/CVPR 等）发表过论文
理解以下至少一种技术体系，并具备线上平台化实践经验
计算引擎（Ray）及其平台化封装
数据湖/湖仓一体方案（Iceberg/Paimon/Lance）及元数据管理
分布式调度系统、资源管理（YARN/K8s）或工作流编排平台
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与前沿的多模态AI数据平台建设，技术栈面向未来
- B站上市大厂，平台稳定，有完善的培训体系
- 接触大规模分布式系统和AI基础设施，经验含金量高
- 校招岗位成长快，有导师指导
- 涉及多种技术和业务场景，学习曲线较陡
- 数据平台对稳定性和性能要求高，需要解决复杂工程问题
- 校招竞争激烈，需要扎实基础和相关项目经验
- 适合对AI基础设施和分布式系统有浓厚兴趣，愿意深度钻研技术的应届生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 深耕数据平台架构，成为分布式系统专家
- 结合AI需求，转向更核心的AI基础设施或模型平台方向
- 在B站内部可晋升为技术专家或团队负责人
- 构建统一的多模态数据平台，管理PB级文本、图像、视频等异构数据
- 开发数据清洗、标注、增强等处理管线，支持大模型训练数据流程
- 探索平台智能化，引入Data Agent、智能调度等技术
- 设计标准化的API/SDK和运维工具，提升平台易用性
- 扎实的后端开发能力，熟悉Go/Python/Java至少一门语言
- 理解分布式系统基础，掌握MySQL、Redis等中间件
- 了解大模型训练流程，对AI数据集、标注、评测有认知
- 学习能力强，善于沟通与协作
申请策略
- 表达对多模态数据平台和B站AI方向的热情
- 准备一个完整的数据处理或平台设计案例展示
- 突出后端开发项目经验，特别是使用Go/Python/Java的实践
- 展示对分布式系统或大数据组件的了解，如Redis、MySQL、K8s
- 如果有AI数据处理或模型训练相关经历，重点强调
- 强调开源贡献或顶会论文等加分项
- 系统学习分布式系统原理，可阅读相关经典书籍
- 动手实践TensorFlow/PyTorch数据流水线或类似工具
面试指南
- 采用STAR法则描述项目：情境、任务、行动、结果
- 对于系统设计问题，先明确需求，再拆分模块，最后考虑扩展性和容错
- 结合具体技术细节，展示深度思考，比如权衡CAP
- 请描述你参与过的一个后端项目，包括架构设计和遇到的挑战
- 谈谈你对分布式系统一致性的理解，以及MySQL和Redis的适用场景
- 如果让你设计一个数据清洗管道处理百万级图像，你会如何设计？
- 你对大模型训练数据流程了解多少？请说明数据标注、评测的关键步骤
- 如何衡量一个数据平台的效率？提出你觉得重要的指标
职位点评
71
综合评分
B站上海校招，多模态数据平台研发，技术栈前沿，成长空间大，但WLB一般。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
最适合重视技术成长和前沿领域发展的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
70中等
B站作为上市大厂，薪资在行业中上水平，但校招薪资未明确，福利未提及，整体中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：18K-28K/月）
成长发展
90较高
岗位技术栈前沿，涉及AI和多模态数据平台，成长空间大，但JD未明确晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Go、Python、Java、Redis、MySQL、K8s、Ray、Iceberg、大模型、多模态
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
仅现场办公，未提及WLB，上海工作，生活成本较高。
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
70中等
AI行业高速增长，工作内容有技术使命感，但社会影响力一般。
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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