中/高级后端开发工程师（数据平台） 深圳、北京 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 负责 AI 数据平台后端系统建设，面向图片、视频、点云、rosbag、文本、标注结果等非结构化多模态数据，建设统一的数据采集、存储、管理、检索和转化能力；负责多模态数据采集与回传链路建设，包括数据上传、元信息写入、文件落盘、状态流转、任务触发、失败重试、数据一致性校验等核心能力；负责数据处理流水线系统建设，支持数据解析、脱敏、切分、抽帧、向量化、自动标注、人工标注、质检、去重、筛选、导出等流水线工序的编排和管理；负责数据挖掘与检索能力建设，结合标签检索、向量检索、语义检索、相似样本检索等能力，支持算法团队高效发现、筛选和构建训练数据；负责数据集与训练数据管理能力建设，包括数据集创建、版本管理、样本管理、来源追踪、工序追踪、质量统计、分布统计、训练集导出等能力；参与数据闭环系统建设，打通数据采集、数据处理、数据挖掘、标注质检、训练集构建、模型训练、模型评测、问题样本回流等完整链路。 职位要求 计算机、软件工程、人工智能、数据工程等相关专业本科及以上学历，具备 3 年及以上后端开发、数据平台、AI 平台或数据工程相关经验；熟练掌握 Go / Python 中至少一种语言，具备良好的后端工程能力，能够独立完成复杂业务模块设计、开发和线上问题定位；同时具备 Go 后端开发与 Python 数据处理 / 任务编排经验者优先；熟悉非结构化数据或多模态数据管理场景，理解图片、视频、点云、文本、标注数据等数据的采集、存储、索引、检索、处理和转化流程；熟悉数据流水线系统设计，理解任务编排、DAG、状态机、失败重试、幂等、一致性、任务调度、日志追踪、产物管理等工程问题；熟悉 MySQL / PostgreSQL、Redis、消息队列、对象存储、日志监控等后端基础组件，有大规模数据处理链路建设经验者优先；熟悉 Milvus、Elasticsearch、Argo Workflows / Airflow、Iceberg等组件之一，理解向量检索、标签检索、任务编排、湖仓表管理等相关工程问题者优先；了解 AI 数据闭环、训练数据生产、自动标注、数据挖掘、样本筛选、数据集版本管理等场景，有自动驾驶、机器人、多模态模型、MLOps
中/高级后端开发工程师（AI算力平台） 深圳、北京 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 1. 参与 AI 算力平台 / MaaS 平台后端系统建设，负责统一网关、租户、权限、Token / 证书、配额、审计、计费等核心能力；2. 负责在线推理服务管理能力建设，包括模型注册、模型部署、版本管理、灰度发布、服务升级 / 回滚、限流、路由、请求追踪等；3. 负责训练 / 微调任务系统建设，包括任务提交、任务队列、任务状态机、日志追踪、Checkpoint / 模型产物管理，以及训练任务生命周期管理；4. 对接 Kubernetes、腾讯云 TI-ONE、Ray、PyTorchJob 等云原生与 AI 任务系统，实现模型推理、训练、微调任务的自动化编排；5. 参与 GPU 资源管理与调度能力建设，支持资源池管理、配额控制、任务排队、成本统计、资源利用率分析等能力；6. 与算法、推理优化、SRE
软件产品经理（机器人平台/系统） 深圳、北京 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 1. 负责机器人软件产品（如操作系统、控制软件、调度平台、运营平台）的规划、需求分析与产品定义2. 输出清晰的产品需求文档（PRD），明确软件功能、交互逻辑、数据接口及跨模块联动规则3. 协调硬件开发、软件研发、UI/UX设计等团队，推动功能落地、联调测试与用户体验优化4. 跟踪并分析机器人软件竞品，提出差异化解决方案，主导产品功能验收与迭代优化5. 负责产品上线后的运营管理，监控关键指标，通过用户反馈和数据分析持续提升产品 职位要求 1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、自动化等相关专业，2年以上机器人软件产品经验，或其他消费类、用户软件经验2. 熟悉机器人软件开发流程、技术架构（如ROS），能独立撰写技术侧可落地的PRD，具备基础技术理解力3. 熟练使用Axure、Jira、Figma等产品设计与管理工具，具备良好的逻辑思维和场景化设计能力4. 出色的沟通协调、项目推动能力，能与技术团队、业务团队高效协作5. 有机器人多模态交互、心理学、机器视觉、语音交互、LBS服务等相关产品设计经验者优先 投递...
大模型产品经理（机器人方向） 深圳、北京 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 1. 深入调研具身智能大模型的技术趋势与应用场景，完成市场分析及竞品研究，规划产品路线图2. 定义机器人模型算法需求，输出产品需求文档，推动模型升级迭代3. 协调机器人算法、硬件、软件研发等多团队，推动产品落地与集成测试，确保技术方案可行与体验优化4. 管理产品从概念到上市的全过程，跟踪进度并协调资源，把控产品质量与发布5. 与市场、销售等部门合作制定推广策略，支持产品商业化落地 职位要求 1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、电子工程等相关专业优先，2年以上产品经验2. 深刻理解大模型和各类AI算法的基本原理、能力和边界，熟悉模型评测和数据闭环3. 出色的用户洞察、需求分析能力，能将需求转化为产品特性，熟练撰写PRD4. 优秀的项目管理、跨部门沟通协调能力，熟悉敏捷开发，对机器人行业有热情5. 有大模型、机器人等相关行业经验者优先，有相关产品成功案例者优先 投递...
系统工程师-遥操作数据采集与 SOP 运营专家 北京、深圳 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 - 研发 职位描述 - 设备部署与硬件标定：负责现场/采集基地遥操作设备（主从手、VR 头显、力控手柄、多视角相机台架）的部署、网络搭建、手眼标定与日常硬件运维。- 场景 SOP 与数据规范制定：针对具体作业场景（如泛化抓取、摆盘、贴标、装箱、柔性物体拆装等），制定数据采集标准作业程序与质量评价标准。- 采集过程管控与数据清洗：指导与培训遥操作员高效标准化作业，监控采集过程中的数据异常（如丢帧、轨迹突变、人为误操作），负责初级数据的清洗与有效 Episode 标注分级。- 遥操作硬件体验反馈：收集采集现场的人机工程体验、控制抖动与延迟问题，向研发团队提出遥操作硬件/软件交互的优化需求。 职位要求 - 机器人、自动化、工业工程或机电相关专业本科及以上学历，2年以上机器人现场运维、数据采集运营或工业 SOP 制定经验。- 熟悉机器人基本操作规程，具备机械臂/双臂/灵巧手等硬件设备的现场调试与基础排障能力。- 具备极强的流程标准化能力与数据敏感度，能将复杂的机器人动作拆解为可量化的采集 SOP。- 具备良好的沟通协调与人员培训能力，能高效组织遥操作人员开展高质量数据采集。加分项- 具备具身智能大模型训练数据采集（如 RLDS / LeRobot
数据平台负责人 北京、深圳 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 1. 负责具身智能数据平台团队整体管理，带领数据运营、数据工程、数据算法三个方向；2. 对数据平台核心结果负责，包括： - 原始数据采集产能 - 有效训练数据产能 - 数据质量与数据可用率 - 数据处理链路效率与稳定性3. 建立从数据需求 → 采集 → 标注 → 清洗 → 质检 → 挖掘 → 数据集交付 → 训练反馈的完整数据闭环；4. 负责数据运营体系建设，包括采集/标注
中/高级数据算法工程师 深圳、北京 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 面向机器人抓取与操作算法，负责训练数据生产方案设计与落地，定义数据结构、标注协议、质量标准、数据分布及验收指标；负责机器人非结构化多模态数据处理，包括但不限于 RGB / RGB-D 视频、点云、rosbag、物体位姿、机器人状态、关节状态、末端轨迹、动作序列、力觉及触觉数据；建设数据解析与转换算法，完成多传感器时间同步、相机标定、坐标系转换、轨迹切分、异常检测、数据清洗、去重、标注生成等；基于 Isaac Sim、Isaac Lab 等仿真环境构建机器人操作数据生成能力，包括场景与物体生成、机器人与传感器配置、轨迹 Rollout、交互状态采集、Domain Randomization 及批量自动化数据生成；建设真实机器人数据采集与转换能力，处理真机回传、遥操作、示教及 Ego / UMI 等数据，完成位姿恢复、轨迹重建、动作对齐、Retargeting 和跨机器人本体的数据适配；围绕机器人状态、物体状态和交互轨迹，构建适用于抓取、放置及通用操作模型的训练样本，并持续提升数据的准确性、多样性、覆盖度和物理合理性；分析训练数据分布及模型失败案例，识别长尾场景、困难样本、仿真与真实数据差异，设计针对性的数据补充、筛选和增强策略；与操作算法、仿真、机器人本体及数据平台团队协作，打通数据生成、数据处理、训练集构建、模型训练、评测和问题样本回流的数据闭环。 职位要求 计算机、人工智能、机器人、自动化、计算机视觉等相关专业本科及以上学历，具备机器人数据、计算机视觉、仿真或机器学习相关经验；熟练掌握 Python，具备非结构化数据处理经验，能够独立处理视频、图像、点云、轨迹或时序传感器数据；理解机器人及三维视觉基础知识，包括坐标系、刚体变换、相机内外参、机器人正逆运动学、关节空间与笛卡尔空间、点云和 6DoF 位姿；理解机器人训练数据的基本构成，能够处理 Observation、Action、Robot State、Object State、Contact、Reward / Success
云端训推优化负责人 北京、深圳 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 负责云端训练与推理优化团队整体建设和管理，对模型训推效率负责；负责大模型、VLM / VLA、机器人模型等训练任务的性能优化，包括：训练吞吐、GPU 利用率、Tensor Core 利用率、显存利用率、多机多卡扩展效率负责分布式训练优化，包括 Data Parallel、Tensor Parallel、Pipeline Parallel、FSDP / ZeRO 等方案设计与落地；负责模型推理优化，包括算子优化、KV Cache、Batching、量化、并行推理及服务化性能优化；针对模型结构和训练流程进行 Profiling，定位通信、计算、显存、IO 等性能瓶颈，并推动系统性优化；负责训练/推理框架和基础组件建设，沉淀可复用的性能优化能力；与模型算法团队协作，在保证模型效果的前提下优化模型结构、训练策略和推理方案；与智算平台团队协作，提升 GPU 集群整体资源利用率，降低单位训练与推理成本；建立训推性能指标体系和 Benchmark，持续跟踪不同模型、硬件和框架下的性能表现。 职位要求 5 年以上深度学习系统、训练加速、推理优化、AI Infra 或相关工作经验，有团队管理经验；熟悉 PyTorch 及主流深度学习训练框架，理解计算图、Autograd、CUDA 执行模型；熟悉大规模分布式训练，有