具身智能数据与平台研发工程师（J103896）

-面向具身智能行业客户，建设云上数据处理、模型开发、训练评测平台化能力，支撑客户核心研发流程在百度智能云上稳定运行 -负责具身智能场景下的数据处理工作流设计与研发，包括数据清洗、格式转换、数据集管理、任务编排、质量校验、版本管理、权限控制等能力建设 -负责数据处理算子、工作流编排、任务调度、资源管理、执行环境管理等核心模块研发，提升多模态数据处理、训练准备、评测分析等环节的效率与稳定性 -基于百舸及 Kubernetes 基础设施，设计并研发系统平台能力，支撑数据任务、训练任务、评测任务的部署、运行、调度、隔离与运维 -深入理解 Kubernetes、容器运行时、容器网络、存储、镜像、资源隔离等基础机制，能够结合业务需求进行平台集成、应用开发和性能优化 -结合具身智能客户的数据、模型、仿真、评测和部署流程，抽象通用平台能力，沉淀行业模板、标准流程和最佳实践方案 -与算力、存储、调度、模型训练、推理部署等团队协同，打通数据处理、模型训练、评测验证、结果回流的云上闭环 -参与客户方案设计、技术验证、问题定位和项目交付，推动平台能力在具身智能行业客户中的规模化落地 【任职要求】 -计算机、人工智能、自动化、机器人、软件工程等相关专业，本科及以上学历，3 年及以上相关经验 -熟悉 Python / Go / Java / C++ 中至少一种编程语言，具备扎实的工程研发能力和良好的代码质量意识 -必须熟悉 Kubernetes 的基本原理和使用方式，具备实际的容器平台、集群应用开发、部署或运维经验 -了解容器运行时、Pod、Deployment、Service、Job、CRD、Operator、Namespace、ConfigMap、Secret 等核心概念 -了解容器调度、资源管理、网络、存储、镜像、节点生命周期等基础机制，能够在 K8s 环境下进行应用开发、部署运维和问题排查 - 熟悉云原生、分布式系统、任务调度、工作流引擎、数据处理平台、AI 开发平台中的一种或多种技术方向 -理解 AI 模型开发基本流程，熟悉数据处理、数据集管理、训练任务、实验管理、模型评测等环节 -具备较强的问题抽象能力和平台化思维，能够将客户定制化需求沉淀为可复用的产品能力、算子能力或行业解决方案 -具备良好的沟通协作能力，能够与客户、产品、算法、架构、交付团队协同推进复杂项目落地 -加分项 -有机器学习平台、数据平台、MLOps、工作流引擎、算子框架、模型训练平台研发经验。 -有机器人、自动驾驶、具身智能、多模态大模型、仿真平台相关项目经验。 -熟悉 Kubernetes 生态相关技术，如 Ray、Argo、Kubeflow、Airflow、Spark、Flink 等。 -有云厂商、AI Infra、ToB 行业解决方案或客户项目交付经验。 -有数据治理、数据血缘、权限管理、质量评估、成本优化等平台能力建设经验。 -有容器网络、镜像分发、弹性伸缩、节点管理、可观测、故障自愈等能力建设经验。 -有开源项目贡献经历，尤其是 Kubernetes 生态相关项目。