具身智能数据平台⼯程师

【岗位定位】

负责机器人数据闭环云平台的整体研发，打通从数据采集、上传、处理、标注、验收到训练集导出与训练反馈的完整链路；同时承担云平台业务后端与设备 IoT 接入开发，是数据生产基础设施的核心工程师，与算法、标注、训练等团队深度协作。

【岗位职责 (Responsibilities)】

数据闭环平台研发：构建从数据采集、上传入湖、清洗处理、人工标注/自动标注、审核验收到训练集导出与反馈回流的完整数据生产链路，支撑大规模机器人训练数据的稳定生产与复用。

业务后端开发：基于 Java / Spring Boot 实现任务管理、数据管理、标注审核、设备管理、权限审计等核心业务模块，提供 RESTful / gRPC API 服务于 Web 前端与移动端。

IoT 设备接入：基于 MQTT 协议完成机器人设备的状态上报、任务下发、文件上传通知与 OTA 升级等通信链路，保障端云稳定通信。

流程编排与跨团队对接：基于工作流引擎构建长任务可重试、可观测的异步流水线；与算法、标注、训练等团队对齐数据接口契约，保障各环节数据自动流转。

数据资产治理：建立数据 ID、版本、状态、血缘的统一管理机制；落地训练数据集的格式标准化与版本冻结，确保模型训练可复现、问题数据可反查。

【任职要求 (Requirements)】

学历背景：计算机、软件工程、通信、自动化等相关专业本科及以上学历，4 年以上后端或数据平台研发经验。

核心技术栈：精通 Java（Spring Boot / Spring Cloud），熟悉 Python；具备良好的面向对象设计、并发编程与代码规范。

数据与存储：精通 MySQL / PostgreSQL 设计与性能优化，熟悉 Redis 缓存；熟悉 S3 兼容对象存储，具备大规模文件治理经验。

消息与中间件：熟悉 MQTT / Kafka / RocketMQ 等消息中间件与异步解耦设计；熟悉 Docker / Kubernetes 等云原生技术。

综合素质：具备全链路视角，能独立从需求到代码落地；有良好的契约与文档习惯，能与多团队高效协作；对机器人或具身智能行业有兴趣。

【加分项 (Preferred)】

有自动驾驶、机器人或大模型场景下的数据平台、数据闭环或数据飞轮相关项目经验。

熟悉 Temporal / Airflow / Argo Workflows 等工作流编排框架，有长任务调度与重试机制实战经验。

熟悉 Apache Iceberg / Delta Lake / lakeFS 等数据湖与版本管理组件，或 Parquet 列存生态。

熟悉 Milvus / pgvector 等向量检索组件，或 FiftyOne / MLflow / DVC 等数据集管理与 MLOps 工具。

有完整数据平台从 0 到 1 落地经验，或 GitHub 开源项目贡献。