智元机器人
Data Infra高级研发工程师（AI与具身智能数据平台方向）
Data Infra高级研发工程师（AI与具身智能数据平台方向）
发布于 大约 4 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
软件工程
Gpu调度
Ros
云原生
具身智能
多模态数据
微服务
数据平台
AI 估算 · 40k–70k
高级研发工程师，具身智能赛道热门，B轮公司，上海，硕士5年+经验，薪资有竞争力，预估40k-70k。
职位详情
关于这个职位
该职位负责构建具身智能与机器人领域的全生命周期数据平台，涵盖数据采集、感知重建、质量评估、算法训练和仿真测试
你将主导大规模多模态数据的存储、清洗与处理，设计异构算力调度系统，并基于Golang/Python开发高可用微服务集群
适合有5年以上后端架构经验、熟悉Kubernetes和AI数据生命周期的资深工程师
最低要求
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
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
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）
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
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
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
工作职责
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
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
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
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
优先资格
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
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
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处具身智能前沿赛道，技术壁垒高，职业发展前景广阔
- 接触大规模分布式系统、异构算力调度等核心技术栈，技术成长快
- 公司处于B轮快速扩张期，有较大技术主导权和晋升空间
- 技术要求全面：需要同时掌握后端、大数据、Kubernetes、AI等多领域知识
缺点 / 挑战
- 行业尚在早期，基础设施不成熟，需要从0到1搭建系统，工作强度可能较高
- 多模态数据处理复杂度高，需应对海量数据和实时性挑战
- 适合有5年以上后端架构经验、对AI基础设施和机器人领域有强烈兴趣，愿意挑战复杂分布式系统的资深工程师
角色解读
- 向数据平台架构师方向发展，主导更复杂的分布式系统设计
- 深入具身智能和AI训练基础设施领域，成为稀缺的AI Infra专家
- 有机会转向技术管理岗位，带领团队构建下一代机器人数据平台
- 构建具身智能数据平台，覆盖数据采集、感知重建、质量评估、算法训练和仿真测试全流程
- 设计和研发异构算力（GPU/NPU）调度系统，基于Kubernetes优化集群资源利用率
- 主导海量多模态数据的存储、清洗、挖掘与流转，建设高并发数据处理引擎
- 基于Golang/Python开发高可用微服务集群，支撑数据回放、任务分发、端云协同等场景
- 精通Golang或Python，有高并发、高可用分布式系统实战经验
- 深入理解Kubernetes容器编排与调度，熟悉CRD/Operator等自定义机制
- 掌握大规模时序数据和多模态数据存储与处理架构，了解MCAP、ROS Bag等格式
- 具备AI数据生命周期管理经验，熟悉云原生CI/CD/CT流水线
申请策略
- 在简历和面试中强调系统抽象能力和产品化思维，展示对开发者体验的关注
- 了解智元机器人公司产品和具身智能行业动态，体现对业务的理解
- 突出Golang或Python的高并发系统设计经验，附上具体性能指标（如QPS、延迟等）
- 展示Kubernetes相关项目，尤其是CRD/Operator、GPU调度、资源优化等
- 强调数据处理经验：时序数据、多模态、大规模存储选型，以及相关工具链
- 若有AI数据平台或自动驾驶数据闭环经验，重点突出
- 若对具身智能数据格式不熟悉，建议提前学习MCAP、ROS Bag、HDF5等
- 补充大模型训练流程（SFT/RLHF）的基础知识，了解LLM/VLM数据需求
面试指南
- STAR法则：情境、任务、行动、结果，用具体数字量化成果
- 比较式回答：对比不同技术方案的优劣，展现决策能力
- 分层阐述：从整体架构到细节实现，体现系统思维
- 请描述你设计过的一个大型分布式数据平台，重点说明架构选型和挑战
- 你如何使用Kubernetes进行GPU资源调度？遇到过哪些问题？
- 如何设计一个支持海量多模态数据（视频+传感器）的高吞吐处理管道？
- 解释AI数据生命周期中数据清洗和质量评估的关键环节
- 你对具身智能或机器人数据平台的理解？与传统数据平台有何不同？
职位点评
54
综合评分
前沿具身智能数据平台，技术栈新，薪资有竞争力，但现场办公且WLB不明。
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
最适合技术成长驱动型求职者，愿意投入时间换取前沿技能和职业发展。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利50
成长发展90
工作生活30
使命价值80
薪资福利
50较低
薪资未披露，但基于高级职位和B轮公司预估有竞争力；福利未明确提及，补偿性动机满足程度中等。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿技术（具身智能、Kubernete GPU调度、多模态数据），技术成长空间极大，发展性动机高度满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Golang、Python、Kubernetes、GPU、NPU、CRD、Operator、多模态、ROS、MCAP、HDF5、具身智能
业务类型profit_center
工作生活
30较低
要求仅现场办公，未提及远程或弹性工作，上海通勤可能耗时；WLB信号缺失，生活化动机满足度低。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
具身智能是高速增长赛道，社会影响力中性偏正向，创新程度高，意义感动机较强。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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