机器人-数据平台架构师

1. 负责机器人数据平台的架构设计与核心研发，覆盖采集任务管理、数据入库、质检、标注、数据集构建与交付全链路；
2. 设计并实现高可靠的云端接入系统，支撑多设备、多供应商、多来源数据的并发接入、状态上报与异常处理；
3. 与算法团队协作，理解训练数据需求，推动数据质量评估、血缘追踪等数据治理体系的建设与落地；
4. 探索并落地 AI 技术在数据平台中的应用，包括但不限于：利用大模型辅助数据标注、使用 AI 工具提升质检自动化率、以及通过智能化手段优化数据集构建效率；
5. 跟进业界 AI 工程工具链（如 Cursor、GitHub Copilot、LLM API 等）的最新进展，将 AI 辅助开发能力融入团队研发工作流，提升整体研发效能。

1. 对机器人系统、AI 训练、数据平台等方向有浓厚兴趣，愿意深入理解机器人"大脑"的构建逻辑；
2. 5 年以上后端开发经验，有复杂业务系统从 0 到 1 的设计与落地经验；
3. 有高可靠在线系统开发经验，熟悉高并发接入、状态管理、异常恢复等常见可用性保障手段；
4. 有大规模数据存储与检索经验，熟悉多维过滤、数据版本管理、对象存储或分布式存储；
5. 对数据有较强的 sense，能从数据分布、质量指标、覆盖度等角度主动发现问题；
6. 了解 AI/ML 工程链路中的数据侧诉求（如训练数据格式、数据增强、评估集构建等），能与算法团队高效协作，共同推动数据平台智能化演进。

1. 参与前沿机器人项目，推动AI与数据技术在智能硬件中的深度融合；
2. 技术驱动型团队，拥有充足的技术探索空间与资源支持。