优才-分布式数据平台研发工程师-灵犀业务部

优缺点分析

角色解读

• 从数据平台研发工程师起步，逐步成长为分布式系统专家或数据平台架构师
• 可向技术管理方向发展，带领团队建设更复杂的数据基础设施
• 在机器人领域，数据平台是核心支撑，可深入AI数据链路，成为AI工程化专家
• 负责PB级数据存储与管理平台的建设，包括数据检索、版本控制、权限管理和血缘追踪
• 搭建分布式数据处理流水线，实现数据清洗、转换、自动标注、质检和发布
• 参与采训推一站式平台建设，打通数据、训练、评测和模型发布流程
• 完善系统监控、容错和故障恢复机制，保障平台稳定运行
• 熟练掌握Python，并具备C++、Rust、Go或Java中至少一门语言的开发经验
• 熟悉分布式系统、计算机网络和数据库基础
• 熟悉Kafka、S3、Spark、Ray、Flink、Docker、Kubernetes等大数据和容器技术
• 具备分布式系统、数据平台或开源项目实践经验者优先

申请策略

• 关注智元机器人的技术博客或开源项目，了解其技术栈和业务方向
• 在面试中展示对数据平台在AI训练中作用的思考
• 突出Python及至少一门系统语言的开发经验，展示相关项目代码
• 强调分布式系统、数据平台或工作流相关项目，如自研分布式存储或数据处理流水线
• 如有开源项目贡献或顶级会议论文，务必重点提及
• 展示对Kafka、Spark、Flink等大数据组件的实际使用经验
• 深入学习分布式系统原理，如一致性、容错、分区等
• 熟悉至少一种大数据处理框架（如Spark或Flink），并动手实践

面试指南

• 项目介绍采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出技术难点和解决方案
• 系统设计类问题：从需求分析、架构设计、技术选型、性能优化、容错机制等方面展开
• 技术对比类问题：明确各自特点、适用场景，结合项目经验说明选择依据
• 请介绍一个你参与过的分布式系统或数据平台项目，你负责哪些部分？
• 如何设计一个PB级数据存储系统，需要考虑哪些关键因素？
• Kafka和Flink在数据处理中分别扮演什么角色？如何选择？
• 如何保证分布式数据平台的高可用性和容错性？
• 你对数据血缘管理有什么理解？如何实现？