数据智能工程师（Agent / 数据工程）

Responsibilities

负责机器人数据处理、分析、标注和质检相关系统的工程化建设； 将 VLM、Grounding、数据质量、数据多样性等算法能力集成到实际数据生产流程中； 负责数据 Agent 的设计与开发，通过 LLM / VLM / Tools 完成数据分析、自动标注、任务生成、质量检查等流程； 建设大规模视频、图像、轨迹及多模态数据处理 Pipeline，支持批量处理、任务调度、失败重试和结果追踪； 负责采集任务生成、任务下发、数据 Replay、数据分析等内部工具和服务建设； 建设模型推理服务，包括 VLM / Grounding / Embedding 等模型的部署、调度和性能优化； 与数据算法团队协作，将实验性算法快速产品化、平台化，提高数据生产和分析效率； 持续优化系统稳定性、吞吐、成本和可观测性，支撑大规模机器人数据处理。

Requirements

计算机、软件工程、人工智能等相关专业本科及以上学历； 2. 熟练使用 Python，具备良好的工程开发和代码设计能力； 3. 熟悉后端服务、任务调度、分布式处理、数据库等常见工程技术； 4. 有 LLM / Agent 应用开发经验，熟悉 Tool Calling、Workflow、RAG 或 Multi-Agent 等技术； 5. 有模型推理服务或 AI 工程化经验，能够完成模型部署、服务封装和系统集成； 6. 具备较强的问题拆解和系统设计能力，能够将算法原型转化为稳定可运行的工程系统； 7. 对 AI Data Pipeline、自动化数据生产和 Agent 系统有兴趣。 加分项 • 有大规模视频 / 图像数据处理经验； • 有 vLLM、SGLang、Triton、TensorRT-LLM 等模型推理框架经验； • 有 Ray、Celery、Airflow、Kubernetes 等任务调度或分布式系统经验； • 有 LangGraph、OpenAI Agents SDK 或其他 Agent Framework 使用经验； • 有具身智能、机器人、自动驾驶或多模态数据平台经验； • 有数据标注平台、AI 数据平台、模型评测平台或自动化 Pipeline 建设经验； • 有对象存储、消息队列、数据库、缓存等基础设施使用经验。

Who this role is for

本科及以上

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