智元机器人
后端资深研发工程师
后端资深研发工程师
发布于 2 天前普通员工/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
CI/CD
Gpu调度
云原生
具身智能
分布式系统
多模态数据
大数据
AI 估算 · 35k–50k
资深后端且涉及AI数据平台，B轮融资中大型企业，上海地区，薪资竞争力较强。
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一站式数据服务平台，涵盖数据采集、训练、仿真等全生命周期
你将主导多模态海量数据的处理引擎与存储架构，并基于 Kubernetes 优化异构算力调度，支撑大规模模型训练与分布式评测
同时需要设计高可用的微服务集群，实现端云协同闭环
适合具备高并发、分布式系统经验，并对 AI 数据链路有深入理解的后端专家
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
- 公司B轮融资，资金充裕，能接触到大规模分布式系统与AI平台建设
- 团队技术氛围浓厚，可深度参与从数据到训练的完整链路
- 要求极高，需同时精通后端、Kubernetes、大数据、AI数据格式，技能栈深
- 行业快速发展，需持续学习新框架与工具，工作强度可能较大
- 涉及多模态数据与异构算力调度，系统复杂度高，调试困难
- 适合具有5年以上后端经验、对AI基础设施有浓厚兴趣、渴望在机器人领域深耕的资深工程师
缺点 / 挑战
- 处于具身智能与机器人前沿赛道，技术栈新且挑战大，成长空间广阔
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI基础设施与数据平台，成为分布式系统架构师
- 管理路线：带领平台团队，逐步晋升为技术经理或架构负责人
- 跨领域发展：积累具身智能行业经验，转向算法工程或AI产品方向
- 设计和实现具身智能数据服务平台，覆盖数据采集、处理、训练全流程
- 基于Kubernetes构建异构算力调度系统，优化GPU/NPU集群利用率
- 开发高并发多模态数据处理引擎，支撑海量传感器数据的存储与流转
- 使用Golang/Python搭建微服务集群，实现端云协同与远程调试
- 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，熟悉CRD/Operator及GPU调度
- 熟悉AI数据生命周期，掌握时序数据与多模态数据存储架构
- 具备云原生CI/CD与自动化工具链集成能力
申请策略
- 申请时强调对AI数据平台的热情，并准备一个完整的系统设计案例
- 了解智元机器人的产品方向，体现对具身智能行业的兴趣
- 突出分布式高并发系统设计经验，尤其是Golang/Python项目
- 强调Kubernetes集群管理、GPU调度或云原生相关实践
- 展示对AI数据链路（采集、清洗、训练）的理解及大数据处理经验
- 列举自动驾驶、LLM或机器人领域的项目经验作为加分项
- 补充Kubernetes CRD/Operator开发知识与GPU调度实践
- 学习具身智能数据格式（MCAP、ROS Bag等）及常见处理工具
面试指南
- 分步骤阐述：先分析需求与约束，然后设计方案，最后讨论权衡与优化
- 结合具体项目经历：使用STAR法则（情境、任务、动作、结果）结构化回答
- 体现系统思考：关注可扩展性、性能、容错和运维成本
- 如何设计一个支持PB级多模态数据的高吞吐处理系统？
- Kubernetes中如何实现GPU资源的动态调度和优先级划分？
- 描述一个你参与过的分布式异步任务系统，如何保证高可用与数据一致性？
- 解释具身智能中数据闭环的概念，以及你如何优化数据流转效率？
- 你如何处理微服务间的通信与容错？举例说明
职位点评
70
综合评分
B轮机器人公司，前沿技术栈，高成长性，但WLB一般且需坐班。
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
最适合追求技术成长、希望参与前沿AI基础设施建设的工程师。
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75
薪资福利
70中等
B轮公司资深岗位，薪资有竞争力，但未明确披露具体福利，整体补偿性中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：35K-50K/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿技术（具身智能、云原生、大模型），技术栈新，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Golang、Python、Kubernetes、GPU调度、多模态数据、云原生、具身智能
成长机会构建全生命周期平台、深度优化
业务类型profit_center
工作生活
40较低
仅现场办公，未提及弹性工作或远程，大概率是坐班制，WLB一般。
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
75中等
具身智能是高速增长赛道，对推动机器人AI发展有积极意义，但未强调社会使命。
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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