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Senior Physical AI Data Engineer
立即应聘

Senior Physical AI Data Engineer

发布于 1 小时前

普通员工/个人贡献者

AI 估算 · 6.0–12.0万 · AI 参考估算
上海市
高级经验
本科
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Ai Agents
Autonomous Driving
Mlops
Robotics
Vlm

值不值得投

84综合评分

综合评分 84

顶尖外企、前沿物理AI技术、高薪资高成长，工作生活平衡待确认

从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。

薪资怎么样

9.0万

比数据工程中位数高

发布情况

新岗位 · 今天发布

公司情况

这家公司招聘很活跃

约 580 个在招 · 其中数据工程 4 个

市场机会

选择面较广

上海 · 数据工程 · 约 130 个在招

职位详情

关于这个职位

负责构建和扩展全球物理AI数据生态系统，开发大规模自动化标注系统和基于LLM/Agent的工作流

将多模态传感器数据转化为高质量数据集，用于自动驾驶和机器人模型的训练与验证，确保数据的可靠性、可扩展性和超高准确率

最低要求

计算机科学、软件工程、数据工程或相关领域的学士、硕士或博士学位，或同等实践经验

年以上相关行业经验，构建过生产级数据基础设施、MLOps平台或大规模机器学习系统
精通Python和C++编程，具备设计可维护、经过充分测试的软件及排查复杂生产系统问题的能力
深入理解计算机视觉、机器学习、VLM（视觉语言模型）及AI Agent开发，包括评估和生产集成
有构建可靠数据管道的经验，涵盖数据验证、版本控制、血缘追踪和监控
能够独立领导复杂项目，做出合理的架构决策，并在可扩展性、可靠性或性能方面带来可衡量的改进
具备优秀的沟通和协作能力，能在全球多学科团队中有效工作

工作职责

使用计算机视觉模型、视觉语言模型和AI代理开发并实现AI驱动的自动标注工作流，并在必要时整合人工审核

设计并实施MLOps功能，以实现可复现的训练和推理、模型和数据集版本控制、评估、部署及生命周期管理
构建可观测性和数据质量框架，涵盖管道健康、作业执行、标注质量、数据血缘和GT发布就绪状态
优化分布式处理和GPU推理工作负载，以提高吞吐量、资源利用率、成本效率和发布周转时间
推动技术决策并与感知、自动标注建模、数据运营和合作伙伴面向团队进行跨职能执行，将需求转化为生产解决方案
建立工程最佳实践，同时领导复杂的技术倡议

优先资格

具有物理AI、自动驾驶或机器人数据平台经验，特别是多模态传感器处理和Ground Truth (GT)生成

动手开发并评估用于自动标注、质量保证或工作流自动化的AI Agent的经验
具有视觉语言模型、多模态基础模型或模型辅助标注工作流的经验
交付跨区域数据平台的经验，包括访问控制、数据治理和区域数据处理要求
流利的英语沟通和写作能力

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 身处AI前沿领域，接触最前沿的Physical AI和多模态大模型技术
  • 全球顶级科技公司平台，技术视野开阔，资源丰富
  • 高薪酬待遇和完善的福利体系，职业背书价值极高
  • 对技术深度和广度要求极高，需兼顾算法理解与工程落地
  • 技术迭代极快，需持续学习以保持竞争力
  • 拥有深厚数据工程和AI背景，追求技术极致，抗压能力强，希望在国际顶尖平台发展的资深工程师

缺点 / 挑战

  • 工作压力较大，需应对全球团队的协作时差和高标准交付要求

角色解读

  • 向首席数据科学家或高级数据架构师发展
  • 转向AI基础设施负责人或技术总监角色
  • 深耕物理AI领域，成为自动驾驶/机器人数据领域的行业专家
  • 构建和维护大规模自动化数据标注流水线，利用AI技术提升数据生产效率
  • 设计MLOps基础设施，确保模型训练所需的高质量数据（Ground Truth）的稳定供应
  • 优化分布式计算资源，处理多模态传感器数据，支持自动驾驶和机器人业务
  • 精通Python/C++后端开发与系统设计
  • 深厚的MLOps、数据管道构建及数据治理能力
  • 熟悉计算机视觉、VLM及AI Agent在数据标注中的应用
  • 具备跨团队协作和复杂项目领导力

申请策略

  • 准备详细的项目案例，重点阐述技术选型理由和业务影响
  • 关注英伟达在Physical AI领域的最新动态，展现对该领域的热情和理解
  • 突出大规模数据平台建设经验，特别是MLOps和数据治理方面的成果
  • 展示AI/ML模型在生产环境中的实际应用案例，尤其是自动化标注或数据处理流程
  • 强调解决复杂技术难题和优化系统性能的具体数据和案例
  • 深入学习VLM和AI Agent的最新进展及其在数据工程中的应用
  • 强化分布式系统设计和GPU资源优化的实战技能
  • 提升英语技术文档撰写和跨文化沟通能力

面试指南

  • 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
  • 强调技术选型的权衡过程，展示系统性思维
  • 量化成果，用具体数据证明技术改进带来的业务价值
  • 请描述你构建过的最复杂的数据管道，遇到的最大挑战及解决方案
  • 如何设计一个可扩展的自动化数据标注系统？
  • 在MLOps实践中，如何保证数据质量和模型版本的一致性？
  • 如何处理多模态数据中的噪声和不一致性？
  • 请举例说明你如何通过技术手段提升了系统的性能或降低了成本

职位点评

薪资福利90
成长发展95
工作生活60
使命价值85

薪资福利

90较高

作为已上市的跨国巨头，提供极具竞争力的市场水平以上薪资和完善的福利体系，满足度高。

薪资信号偏高 (6.0千–12.0万/月)

成长发展

95较高

处于AI技术最前沿，涉及Physical AI、VLM、AI Agent等新兴领域，技术成长空间巨大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Physical AI、MLOps、VLM、AI Agents、Computer Vision、Python、C++
业务类型profit_center

工作生活

60中等

未明确提及弹性工作制，但作为外企通常有一定灵活性；高强度技术岗位可能伴随一定工作压力。

工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）

使命价值

85较高

致力于推动自动驾驶和机器人技术的发展，具有显著的社会影响力和行业前瞻性。

行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号enabling world-class AI models with high-quality data
创新程度开拓性创新（行业首创）

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