工作职责： 1、后端与平台开发： 参与机器人云平台核心后端功能的设计与开发，编写高质量、高性能的 RESTful API，支撑前后端高效、安全的数据交互与平台功能迭代。 2、海量数据存储与数据湖： 参与机器人多模态原始数据（视频、点云、3D 轨迹、姿态、本体日志等）的存储管理与数据湖建设，设计合理的数据分层、元数据管理与检索方案，支撑 PB 级数据的高效存取与追溯。 3、算力任务调度与集群管理： 参与算力集群的任务调度系统开发与维护，支撑大模型训练、仿真测试、数据处理等任务的资源分配、排队调度与弹性扩缩容，提升 GPU/CPU 集群的利用率与稳定性。 4、高性能与高可用系统演进： 配合导师进行微服务架构设计与高并发场景下的数据建模，优化系统读写与计算性能，保障核心服务的高可用与低延迟。 5、数据流转 Pipeline： 参与机器人感知与动作多模态数据的流转 Pipeline 开发，实现数据的自动化清洗、打标、质检与回流，支撑数据闭环能力。 6、云原生与运维： 参与基于 Docker/Kubernetes 的容器化部署与运维，支撑平台服务、训练任务与仿真测试的稳定运行。 任职要求（以下条件无需全部满足，符合部分核心项即欢迎投递）: 1、教育背景： 2027 届毕业生（含 2026 年底毕业海外留学生），计算机、软件工程、人工智能、自动化、数据科学等相关专业，本科及以上学历。 2、扎实基础： 具备良好的计算机核心基础（算法、数据结构、计算机网络、操作系统），熟练掌握 Python 或 Java 中至少一门语言。 3、后端开发： 掌握至少一种 Web/后端开发框架（如 Python: FastAPI/Flask；Java: Spring Boot），了解 RESTful API 设计。 4、存储与数据库： 熟悉常用数据库（如 PostgreSQL、MySQL、Redis）；了解对象存储（MinIO/S3）、大数据存储或数据湖相关技术（如 HDFS、Hive、Iceberg/Hudi、Spark 等）者优先。 5、分布式与中间件： 了解分布式系统基本概念，以及常见消息队列/中间件（如 Kafka、RabbitMQ、MQTT）的基本原理。6、综合素质： 具备较强的学习能力、严密的逻辑思维、良好的沟通协作意识，对机器人/具身智能方向有兴趣。 加分项： 1、算力与集群： 了解 GPU 集群调度、资源管理或任务编排（如 Kubernetes、Slurm、Volcano、Ray 等），有大规模算力/集群调度相关经验。 2、大数据与数据湖： 接触过 PB 级数据存储、数据湖/数仓建设、ETL 或大数据处理框架（Spark、Flink 等）。 3、云原生与工程： 熟练使用 Docker，有 Kubernetes (K8s) 实践经验，或具备较好的 DevOps/高性能服务优化能力。 4、机器人背景： 熟悉 ROS/ROS2，或了解机器人常见多模态数据格式（ROS Bag、Protobuf、HDF5 等）。 5、AI 工程： 了解大模型训练/推理的工程流程，或接触过 LLM/VLM、Agent、RAG 等相关技术（作为兴趣方向了解即可）。 6、顶会/竞赛： 在 Kaggle、天池、ACM 等竞赛中获奖，或在 GitHub 上有高质量开源后端/平台类项目。