共 4529 个在招岗位 · 覆盖国企、大厂官方招聘
1、负责逆水寒在海外市场（重点亚洲市场）的整体营销策略制定与长线增长统筹。 2、深刻理解内容型MMO产品逻辑，能够围绕版本节奏、剧情内容与社交生态设计持续性营销动作。 3、基于数据进行用户分层与行为分析，挖掘拉新、留存与商业化增长机会并推动落地。 4、结合区域文化与玩家偏好，策划有创意且具精细化思维的内容活动与用户运营方案。 5、协同产品、UA、社群等团队，推动营销策略在多区域高质量执行并对结果负责。
1负责游戏工业化工具的开发，包含管线的建设和工具的使用 2负责游戏基础体验的交付，对游戏质量负责。有性能优化和自动化经验者优先 3熟悉CI/CD的流程，能应对复杂管线的搭建和交付 4有AI工具的使用和继承经验
1. 材质与 Shader 体系建设：负责项目材质与 Shader 体系的搭建与维护，覆盖角色、场景、UI、动效、后效等多个方向，保障视觉表现与设计标准的一致性，沉淀可复用的材质库与节点资产。 2. 渲染表现落地与性能优化：负责渲染效果的实机还原与调优，建立贴图、纹理、资源规范，持续优化渲染开销（DrawCall、纹理内存、Shader 复杂度等），保障不同配置画质与性能的平衡。 3. 美术管线与规范制定：参与角色及各类资产的制作规范测试与制定，开发与维护渲染相关工具（ Maya工具、批处理脚本等），推动制作流程标准化与自动化。 4. 技术预研与跨职能协作：对接美术、动效、程序等团队，前置评估渲染效果的可行性与技术方案，解决落地难点，沉淀技术文档，提升团队整体产出效率。
我们是淘天内容消费团队，负责淘宝多模态内容（视频/图文/直播/音频）从分发、消费到变现的全链路技术建设，服务淘内海量用户的内容消费体验，用AI驱动内容分发效率、消费时长与商业价值的持续增长。 我们正在寻找具备 Agent 架构主导能力、并有扎实搜推算法工程沉淀的技术专家，独立负责一个业务或技术模块从 0 到 1 与规模化落地。你将在"Agent 与搜推算法融合"这一前沿地带同时扮演架构设计者与业务负责人的双重角色，把大模型能力、搜推链路与真实业务问题深度耦合，转化为可持续演进的技术资产与可度量的业务增量。 主要职责： 1. Agent 系统架构主导：主导下一代业务 Agent 的整体架构设计与关键路径决策，覆盖任务规划、上下文与记忆管理、工具编排、多 Agent 协作、运行时稳定性与安全防线；对架构演进节奏、技术选型与技术债治理负责。 2. Agent × 搜推算法融合：设计 Agent 与搜推链路（召回 / 排序 / 重排 / 多目标 / 在线学习）的融合方案，用大模型能力重构或增强搜推关键环节（意图理解、语义召回、Agentic Ranking、CoT 重排、LLM-as-Judge 反馈闭环），形成可度量的 A/B 增量与长期壁垒。 3. 端到端业务负责：作为技术负责人对接产品与业务方，从问题定义、方案选型、路线图规划到灰度上线、指标交付、成本治理形成闭环；对准确率、时延、成本、稳定性四大核心指标端到端负责。 4. 技术小组长 / 复杂项目牵引：作为小组技术负责人，负责任务拆解、方案评审、技术方向牵引与新人培养；在跨团队复杂项目中承担 PM 角色，牵引算法、工程、产品、数据多方协同落地。 5. 评测与持续演进体系：建设覆盖离线评测集 + 在线 A/B + Bad Case 归因 + 反馈回流 + 自进化的Agent评测体系，让能力提升可度量、可归因、可回归。 6. 前沿技术判断与引入：持续跟踪 LLM、Agentic RAG、后训练、Agent 框架、生成式推荐、LLM4Rec、MCP等前沿方向，主导有价值的技术在业务侧的预研、原型验证与生产化引入决策。 我们提供： 1. 具备真实业务纵深与流量规模的 AI 应用落地场景，从技术判断到业务增量都能真实兑现； 2.一流的工程研发环境，直接使用前沿的大模型矩阵，没有算力焦虑，我们来为优秀的创新想法买单； 3. 一支高密度的算法与工程复合团队，扁平、结果导向、允许技术押注。
深入行为风险业务，理解行为风控系统全链路，设计并构建面向行为风控的各类agent。根据业务特点完成Agent架构设计（Harness Engineering、Memory设计、Skill建设），同时针对大模型在Agent运行过程中存在的效果不佳问题做定制优化，系统性提升Agent的完成质量与业务效果。 岗位职责 1. 行为风控Agent体系构建 深入理解行为风控业务场景（账号风险、交易风险、营销反作弊、内容安全等），梳理行为风控系统的核心链路与决策逻辑，主导覆盖风险感知、研判、处置全流程的agent建设。根据业务特点完成Agent架构设计，包括任务拆解与编排、多Agent协作机制、人机协同交互范式。 2. Harness Engineering 设计Agent的可观测性体系（日志、追踪、监控），确保Agent行为可审计、可回溯、可优化。构建Agent评测体系和约束机制，定义评估指标（任务完成率、准确率、响应时间等），建立持续迭代闭环。 3. Memory设计 设计Agent的记忆系统，包括短期记忆（会话上下文）、长期记忆（知识沉淀与经验积累）、工作记忆（任务执行状态）。探索记忆检索、更新、遗忘机制，平衡记忆容量与检索效率。结合行为风控业务特点，设计领域知识的结构化存储与高效召回方案。 4. Skill建设 构建Agent的技能体系，将行为风控领域的专家经验（规则策略、分析模式、处置流程）沉淀为可复用的Skill。设计Skill的注册、发现、组合、调度机制，支持动态编排与热更新。建立Skill的质量评估与迭代优化流程。 5. 大模型效果优化 针对大模型在Agent运行过程中存在的幻觉、推理偏差、指令遵循不足等问题，探索定制优化方案。包括但不限于：Prompt Engineering优化、SFT微调、RLHF/Agentic RL对齐训练、推理时干预（Guardrails）等。结合行为风控业务数据，构建高质量训练与评测数据集。
针对手淘App【数字生活-游戏行业】的行业特性，负责淘宝天猫平台游戏相关类目的策略制定及落地执行 1. 行业运营：通过对游戏行业市场趋势和用户洞察形成有效策略，基于目标拆解落地品类规划，对类目的买家体量和生意结果负责； 2. 商家运营：具备商家视角，建立商家招募管理体系，制定并执行针对各类型商家和供给渠道的招募、洽谈及培养计划； 3. 商品运营：针对用户需求特征制定类目、商品和场景策略，并根据商品生命周期和特性进行商品运营； 4. 产品运营：基于游戏充值交易链路，持续优化各种充值方式交易履约链路、管理营销活动、创新商业模式； 5. 竞争及风险防范：了解行业发展趋势和市场分布，对行业的风险管控有强意识和防控经验。
1、负责所辖区域的电销服务商布局及招募策略制定，挖掘优质资源，通过线上、线下多种方式招募并对招商结果负责，定期复盘沉淀招商方法论； 2、协助服务商搭建电销团队、业务培训、机制建设、团队管理，打造一支优秀规模化、标准化作战团队； 3、落地渠道业务部的拓展策略及销售政策，用数据驱动指导服务商作业，拿到商业化结果，帮助服务商盈利； 4、识别业务风险，传导风控要求，主动汰换业务发展或作业规范不合格服务商。
盒马，零售业态的新生力量，依靠科技重构餐饮及零售产业链。从创立伊始，盒马的使命就是让消费者享受“购新鲜”的高品质生活。 盒马，以吃和吃的配套商品这一最高频品类为切入，探索一条立足本地，深耕供应链与物流配送，线上线下融合，主打会员心智的全新电商道路， 让每一位盒马会员“吃的好， 吃的方便，吃的开心” 盒马，已打造了颇具人气的独立APP、业界名厨领衔的餐饮研发中心、国际标准的中央厨房、买手制采购团队、自建+众包物流配送体系和线下体验门店，从而形成了极致的配送“29分半”和产品“新鲜每一刻”这两大核心竞争力，如今盒马在消费者当中已形成了出色的口碑和网红效应，异军突起！ 欢迎有梦想的你，速速加入盒马！ 盒马官网：www.freshhema.com 1、引流拉新：通过整合门店资源、组织大型线上+线下活动、异业合作、本地媒体合作等资源，进行App推广，提升注册用户量、活跃度、转化率和渗透率； 2、营销策划：按消费者特征和节日节点规划年度营销策略，提升线上、线下销售额和粘度； 3、品牌建设：与总部市场部同步盒马品牌推广策略并承接总部对接的当地市场资源； 4、口碑传播：负责搭建和打通各媒体和渠道进行内容运营，培养粉丝用户，形成线上线下的口碑传播，提升品牌价值和影响力； 5、负责线下门店周边及店内的推广策划、落地与广告投放，开店美陈、软装、LBS广告推广等。
岗位定位 负责阿里健康自有品牌的日常运营管理，包括品类规划、产品上市推进、渠道运营、数据分析等全链路工作。你需要对自有品牌的GMV增长和品类拓展效率负责。 岗位职责 一、品类规划与产品管线管理 负责自有品牌品类规划和年度/季度品类拓展计划，基于用户洞察和市场趋势，制定SKU扩展策略推进新品从需求定义、供应链对接、打样审厂到上市的全链路项目管理，确保新品按期上市负责在研管线品种的优先级排序和上市节奏把控，协调采购、供应链、法务等跨部门资源跟踪已上市SPU的动销数据，执行90天评估机制——对留存率不达标的产品及时止损下架 二、渠道运营与销售管理 负责自有品牌在阿里健康各渠道（旗舰店、大药房场域、淘金币等）的运营策略和落地执行制定并执行渠道价格策略、促销策略和库存管理方案，确保各渠道价格体系稳定推进B2B渠道（药店连锁分销、社区诊所批发等）的运营支持，配合B2B销售团队达成目标负责渠道数据监控——动销率、转化率、复购率等核心指标的日报/周报体系 三、品牌建设与用户运营 参与自有品牌VI体系、品牌调性、产品包装的规划与落地，确保品牌视觉一致性配合内容营销团队，制定新品上市的内容策略和种草计划负责用户反馈收集和洞察输出，定期输出用户画像和使用场景分析参与品牌投放ROI监控，确保投放效率达标（ROI≥1.035） 四、供应链协同 对接OEM/ODM供应商，跟进生产进度、质量管控和交期管理参与供应商评估和筛选，建立供应商准入和淘汰机制跟进采购成本优化项目，提升单品毛利率
1、负责业务整合营销，包括对应行业项目（活动）的策划、创意、传播、新媒体、商家（货品招商）、项目（活动）线上页面以及线下活动的整合营销； 2、负责大型活动项目的策略制定与执行、整合营销，市场大事件打造，对不同类型品牌商在行业线平台的品牌成长与发展负责。
1. 负责GSP各产品线的销售运营、业务支撑，运用数据/AI分析工具对运营数据进行深度挖掘，定期出具运营报告； 2. 负责SFDC转售业务的支持，协同前端销售、对接原厂，跟进商机流转，配置报价、合同签署等关键流程，推动客户及时签约、按期续约；做好客户的跟进和管控，对转售业务的整体目标情况负责； 3. 制定并优化相关运营流程，根据业务的发展变化，持续提升整体运营规范化及效率； 4. 承接新产品落地的政策流程制定和落地，通过与各个协同团队的合作，助力业务目标达成。
负责开发/维护适用于数据中心CPU场景中的编译器、JDK等相关产品，充分利用CPU特性，提升产品在关键应用场景下的适用广度和性能指标。 在这个岗位上，你可能会接触到最新的CPU架构与微架构流水线方案，通过和CPU芯片设计团队和商业化落地团队的紧密协作，交付具有竞争力的高性能数据中心CPU产品解决方案。
1. 负责阿里巴巴国际站买家端AI产品和搜索产品的端到端体验设计，包括但不仅限于产品&设计策略制定、交互&视觉设计、用研验证、数据洞察迭代等全流程工作。 2. 主动探索AI在跨境电商场景下的创新应用，有效完成高保真概念原型设计和用研验证，推动设计创新应用落地。 3. 基于AI命题，在业务实践中形成行业领先的AI设计方法和资产，并不断探索AI native的产研协作模式，提升设计效率、扩大设计边界。
1. 负责阿里国际站AI产品的端到端体验设计。深入理解B2B业务逻辑，将大模型能力转化为直观、高效的交互方式，打造AI时代下全新的B2B采购体验范式。 2. 运用多元化的研究手段，精准洞察买家在采购链路中的核心痛点与潜在需求，为产品迭代提供坚实的依据。 3. 保持对前沿AI技术的敏锐度，自驱探索最新AI技术在跨境贸易场景中的应用。打破传统B2B产品设计思维，定义并落地具有行业引领性的交互模式。 4. 利用AI工具优化设计生产链路，提升团队整体产出效率与质量，推动设计团队的智能化转型与降本提效。 5. 全球化协同，确保设计方案符合不同区域市场的文化习惯与用户预期，推动产品在全球范围内的成功落地。
1. 商家经营 对所辖KA商家的成交金额与增长目标端到端负责；建立商家分层（KA/高潜/腰部）与"一客一策"策略；与核心商家共创季度经营计划，明确目标拆解、资源投入与里程碑并跟踪落地。 2. 商家拓展与供给建设 识别并引入优质供给（品牌方、工厂型制造商、成熟跨境卖家），完成招商、入驻与冷启动；定义类目机会赛道、主推价格带与核心SKU结构，推动商家上新与货品结构优化，扩充商家池与货品厚度。 3. 爆品孵化 从选品、定价、库存与价格稳定性、图文视频素材等维度推动商品竞争力提升，负责爆品孵化数量与成功率。 4. 增长运营 拆解经营漏斗（曝光—点击—转化—客单—复购），定位瓶颈并组合运用营销活动、站内广告、价格力、履约时效等杠杆提效；结合商家能力匹配最优经营模式（跨境自发货/全托管/半托管/海外仓本地履约），推动模式渗透。 5. 大促与项目操盘 独立操盘大促的商家招商与货品报名：定目标、定策略、拉资源、控节奏；完成全流程复盘，沉淀可复用打法与标杆案例。 6. 数据洞察与经营复盘 建立商家周期性经营复盘机制（周会/月度回顾），监控成交、流量、转化、价格力与竞对表现，主动发现异动并给出诊断结论与解法。 7. 合规与商家健康度 承接落地平台规则政策并向商家宣导培训；跟踪纠纷率、退货率、履约时效、违规治理等体验与合规指标，保障增长可持续。 8. 车型供给满足 判断车型保有量与维修换件需求，推动商家完善车型适配信息（fitment）降低适配错退货。
期待层级：p6 1、 熟悉水族行业市场，具有丰富品类线上运营经验，基于业务目标拆解，制定品类年／季／月度运营计划，对生意结果负责； 2、基于消费者需求，制定品类规划，搭建健康的水族新趋品类结构，产出具有精准性与前瞻性的商品企划，提升淘系商品力；具备从用户视角开展各场域运营机制建设的能力，包含且不限于搜推、直播、短视频等； 3、进行水族食品、水族用品产业带供应商招商与洽谈，围绕水族品类策略与消费者需求，共同制定货盘计划，提升商家经营规模和效率； 4、围绕水族行业主推品/爆品进行运营，负责提升单品效能及ROI，针对商品生命周期进行整体规划和运营，基于各资源定位协同商品运营进行货品供给； 5、结合对性价比/质价比用户的洞察和消费趋势，把握消费者购买决策的关键因素，善于整合内外部多方资源，在销售策略、渠道推广、玩法互动产出方案并进行项目的落地执行。
1、深度参与综合性项目方案设计与项目管理（包括但不限于智能营销、智能客服、数据治理），支持从售前评估、交付、验收、转维的全生命周期客户服务； 2、能够结合企业实际业务场景，设计AI应用提案，负责客户的需求调研、业务分析、场景设计、产品配置、定开功能设计、机器人配置、培训等工作； 3、协同产品、技术、数据等下游团队，对定制的需求澄清和跟进开发交付的闭环； 4、保障项目的进度、质量、成本和客户满意度； 5、沉淀交付案例库，持续优化标准交付。
1、结合组织发展方向，分解关键任务，形成日常管理动作，并确保有效落地； 2、对于所管辖园区餐厅进行日常运营管理。结合不同业务场景特性，制定运营方案、满意度提升等方案，并持续突进落地，确保餐厅满意度达标； 3、带领团队完成各项规划工作，并结合团队个人情况，制定个人能力提升计划，长期实现团队整体能力增强，高效完成绩效目标。
1. 端到端项目交付：负责音乐大模型评测/标注项目的全流程落地——需求拆解、方案设计、排期推进、验收交付。 2. 评测体系搭建：建立 "评测哲学 → 维度框架 → 打分细则 → 评测集 → 报告模板" 的完整链路，沉淀可复用的方法论。 3. 标注规则与 SOP：编写大型标注规则文档，设计标签 schema，定义边界 case 判定规则，把专业判断翻译成标注员看得懂的 SOP 和样例。 4. 团队与供应商管理：管理内部评测/标注团队及外部供应商，统筹排期、产能、分工与绩效考核。 5. 质量管理：建立质检、一致性（如 Kappa）与验收机制，对数据交付质量负责。 6. 数据分析与洞察：基于评测结果设计实验、判断显著性，输出结构化洞察与产品改进建议。
1.负责多模态大模型的高质量的数据构造及模型评测工作，与算法团队密切合作，理解算法需求，提供满足算法研发需求的数据; 2.设计和实现各文生图/文生视频/VLM模型的数据标注生产，并不断优化迭代，高效完成标注和内容生产项目； 3.构建并维护一套完善的各领域AI数据内容质量管理体系，积极推动组织流程及交付流程优化，全面把控内容质量并对结果负责，并不断进行优化迭代; 4.开展多模态大模型及应用的评测体系方案建设，能够从各领域专业层面设计专业评测方案、开展专业的评测服务； 5.承担本方向数据处理、数据清洗、数据蒸馏、数据合成等多样数据工程工作。
1. 验收移动端方向 AI Coding 数据质量 — 对 bug-fix、功能开发等任务数据进行质量验收，核查任务的真实性、难度合理性与平台场景还原度。 2. 标注规范与数据设计：负责主导 Code 方向标注规范的制定与持续迭代，覆盖代码生成、代码补全、debug、代码解释、代码审查等多类任务；设计 Agentic 场景下的标注框架，包括 multi-step reasoning、tool use、planning、self-correction 等复杂任务链的拆解与评估标准；基于模型表现与研究进展，持续优化标注指南，确保数据质量与训练目标对齐; 3. 数据质量管控：对标注员产出进行专家级审核，重点识别代码逻辑错误、安全漏洞、风格一致性问题；建立 Code / Agentic 数据质量评估体系，定义量化指标并追踪质量趋势；设计并执行标注一致性校验流程（IAA），提升跨标注员的数据稳定性; 4. 标注团队赋能：为标注员提供技术培训，将复杂的代码和 Agent 概念转化为可操作的标注实践；担任技术难题的终极裁判，解决边界案例和歧义问题；参与标注工具需求设计，提升代码标注效率; 5. 探索更科学的评测指标、更高效的评测和标注方法。
1. 验收 DevOps/运维方向 AI Coding 数据质量 — 对 CI/CD 配置、故障排查、build-release-config 等任务数据进行质量验收，核查任务设计的真实性、难度合理性与运维场景还原度。 2. 标注规范与数据设计：负责主导 Code 方向标注规范的制定与持续迭代，覆盖代码生成、代码补全、debug、代码解释、代码审查等多类任务；设计 Agentic 场景下的标注框架，包括 multi-step reasoning、tool use、planning、self-correction 等复杂任务链的拆解与评估标准；基于模型表现与研究进展，持续优化标注指南，确保数据质量与训练目标对齐; 3. 数据质量管控：对标注员产出进行专家级审核，重点识别代码逻辑错误、安全漏洞、风格一致性问题；建立 Code / Agentic 数据质量评估体系，定义量化指标并追踪质量趋势；设计并执行标注一致性校验流程（IAA），提升跨标注员的数据稳定性; 4. 标注团队赋能：为标注员提供技术培训，将复杂的代码和 Agent 概念转化为可操作的标注实践；担任技术难题的终极裁判，解决边界案例和歧义问题；参与标注工具需求设计，提升代码标注效率; 5. 探索更科学的评测指标、更高效的评测和标注方法。
1. 评测平台架构与框架建设。设计并研发面向大模型与Agent的通用评测框架，支持多模态输入输出、长程任务执行、工具调用链路、执行反馈等评估维度；推动评测流水线标准化，打通数据集管理、环境隔离、任务调度、指标计算、结果归档与可视化各环节；对评测结果做数据清洗、统计分析与可视化，向算法团队输出分析报告与洞察。 2. 评测集适配与建设。吃透业界主流评测集（如SWE-bench、Terminal-Bench、JobBench等），完成向平台的精准适配；面向代码生成、工具使用、推理、多轮对话、多模态生成等任务场景，设计可量化的评估方式与指标体系；建立Benchmark版本管理机制，让评测过程与结果可追踪、可对比、可复现，支撑模型迭代决策。 3. 评测任务Agent化与Harness Engineering。以Harness Engineering思路把评测任务本身Agent化，提升评测集接入效率与执行的智能化水平；开发自动化诊断工具，定位评测适配异常、指标抖动、环境漂移等问题，降低人工排查成本；探索LLM-as-Judge、多智能体评判、人类偏好对齐等前沿评测范式，提升评估的客观性与覆盖度。
定位： 负责数采设备与数采原型机从需求定义→方案设计→样机验证→迭代交付的整体系统架构与技术把控。承接数采原型机开发需求，向下拉通结构、硬件、软件多专业协同，牵头解决系统级技术难题，确保设备的功能、性能与可靠性达标。 职责： 1.制定数采系统整体技术方案与架构：定义设备形态（外骨骼/同构末端/移动机器人等）、关键模块选型（机械臂、传感器、驱动方案、通信链路）、系统接口规范与关键性能指标（采集延迟、同步精度、数据完整性） 2.对数采设备软硬件系统进行全生命周期把控：需求、规格、方案、样机、测试、迭代等各阶段的技术评审与风险管理，确保设计输入到验证输出的一致性 3.牵头系统级问题攻关：多传感器时空同步、机电耦合干扰（EMC、振动）、通信延迟与丢帧、标定精度、数据链路可靠性等跨专业难题的根因分析与解决 4.主导跨团队协同（结构、硬件、软件、算法）：拆解系统需求为各专业设计输入，组织方案评审，把控进度与技术风险，推动设备快速迭代与稳定交付 5.跟踪行业前沿技术（协作机械臂、力控、遥操作、具身数据采集），进行竞品拆解与技术选型，制定中长期技术路线图与工程规范
岗位定位 以 UE 为核心搭建可批量、可复用的渲染管线，稳定输出视频与配套结构化信息， 岗位职责 1.负责 UE 在云端 Linux GPU 集群上的工程化落地，保障批量渲染的可用性与吞吐 2.建设 UE 侧的程序化渲染能力，支撑大规模、可参数化的持续产出 3.建设场景资产的工程规范与准入流程，让外部资产能被管线可靠消费 4.打通 UE 与下游业务的数据接口，稳定输出视频与结构化 3D 信息 5.治理集群渲染的性能与稳定性问题，保障日产规模与失败可追溯
1. 负责具身智能相关数据采集与标注项目的全流程管理，包括需求理解、资源规划、排期、项目启动、过程推进、验收及交付。 2. 围绕机器人操作、视觉感知、多模态交互、第一视角/第三视角视频、轨迹与动作等数据，协同算法、产品及客户明确数据范围、标注规范和质量标准。 3. 组织 POC 试标、标注培训与答疑，推动标注规范、培训材料及操作 SOP 的迭代落地。 4. 制定并执行数据质量方案，包括抽检规则、质检标准、问题判定、通过/驳回、返工追踪和闭环复检，确保数据质量满足模型训练与客户交付要求。 5. 制定项目交付周期和里程碑计划，持续监控进度、产能、质量与风险，及时协调资源并推动问题解决。 6. 独立管理外包供应商或标注团队，包括产能评估、任务分配、培训管理、日常沟通、绩效跟踪及交付验收。 7. 对项目数据、质量和效率进行复盘分析，沉淀可复用的项目管理机制与标注交付 SOP。
1、负责淘宝天猫平台各类型活动招商策略的规划与执行，保障不同活动的供给规模和质量，助力活动目标达成。 2、协同产品和技术团队，推动产品创新迭代，运用AI等能力持续降低商家报名门槛，提升小二招商效率。 3、基于用户反馈与数据洞察，持续优化价格/库存/物流等规则策略，保障大促优惠感知和用户体验。
定位 负责具身AI一站式数据平台的架构设计与系统开发，覆盖平台基建（湖仓架构、高并发存储、中间件）与数据处理Pipeline（清洗、质检、格式转换），支撑从原始采集数据到可训练数据的全链路闭环。区别于数采系统岗（聚焦采集端硬件接入与实时传输），本岗聚焦数据落盘后的存储、治理与消费。 职责 1.设计并落地平台数据存储架构（数据湖/仓），支持PB级多模态数据（图像、点云、轨迹、视频）的高效入库、检索与版本管理 2.开发平台核心后端服务（采集管控、任务调度、权限管理、数据导出），保障并发场景下的系统稳定性与性能 3.开发数据清洗与预处理Pipeline，实现异常轨迹过滤、缺帧插值、坐标系对齐、格式标准化，支持跨格式（ROS bag/HDF5/LeRobot）互转与跨本体数据对齐 4.搭建数据可视化与审核模块（轨迹3D回放、多视角对比、标注审核），配合算法团队定义训练数据规范（episode结构、action/observation字段） 5.制定数据质量标准与验收规范，输出分布统计与质量报告，定位数据问题并驱动上游优化
定位： 负责具身AI数据评测体系建设、标注质量管理与数据交付，通过数据集健康度评估、模型效果评测与Badcase分析，驱动数据质量与模型性能的闭环迭代。 职责： 1.设计数据评测方案，定义评测维度与指标（完整性、一致性、多样性分布、标注准确率等），组织评测并输出分析报告 2.管理数据标注与交付流程：制定标注规范、质检抽样，对接供应商完成试标验收与质量跟踪；按算法需求完成数据格式对齐与打包交付 3.构建数据集健康度评估体系：覆盖帧丢失率、传感器同步误差、场景/轨迹分布偏差与长尾缺失 4.开展模型效果评估与Badcase分析，推动改进闭环 5.编写自动化脚本辅助数据清洗、质检与交付流程，定期输出数据质量报告
职责： 1.完成具身数采设备的电路设计（原理图/PCB Layout）、嵌入式固件开发与板级调试，实现多路传感器（IMU、力传感器、编码器、摄像头）的同步采集与硬件时间戳对齐 2.负责具身机器人本体的电气集成：供电方案设计、通信总线（CAN/EtherCAT）调通、电机驱动器选型与联调，确保各模块稳定协同 3.设计端到端数据传输链路（USB/以太网/GMSL），实现硬件触发同步与PTP时钟同步，保障多传感器数据的时空一致性 4.编写硬件驱动与ROS/ROS2传感器节点，对接遥操作采集接口（主手、VR手柄、动捕设备），实现本体状态与感知数据的实时记录 5.构建数据预处理与存储Pipeline：标定参数融合、坐标变换、格式转换，输出标准化数据集（HDF5/rosbag2）并支持数据回放校验
