优才-云端计算引擎工程师-觅蜂子公司 上海 校招 正式 技术族 - 算法类 职位 ID：A224028 职位描述 1.数据计算框架设计：负责自动驾驶/具身智能云端数据计算框架的设计与开发，构建高吞吐、低延迟的分布式数据计算架构，支撑海量多模态数据（传感器、图像、点云、轨迹等）的批处理与流式计算；2.并行计算优化：深入优化数据并行计算框架，提升大规模数据集的分布式处理效率，包括任务拆分、资源调度、计算图优化等核心能力建设；3.Pipeline工程化：设计并维护端到端云端数据处理Pipeline，打通数据从采集入云、预处理、质检到模型训练的全链路计算流程，降低数据流转时延；4.基础设施演进：基于Kubernetes、Docker等云原生技术，构建弹性可扩展的云端计算集群，推进数据计算基础设施的平台化与自动化。 职位要求 1.硕士及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业。2.硬性背景：具有自动驾驶或具身智能（人形机器人等）领域的云端数据平台/数据计算框架研发经验；3.熟悉Python、C++中至少一门语言，熟悉Go者优先；具备扎实的分布式系统设计能力，能独立开发高性能数据计算服务；4.深入熟悉 Spark、Flink、Ray等至少一种分布式计算框架；熟悉Kubernetes、Docker等云原生技术栈，有云端大规模数据处理实战经验；5.熟悉Airflow、DolphinScheduler、Argo等工作流调度框架，具备复杂数据Pipeline编排能力；6.具备优秀的工程素养和问题解决能力，有良好的团队协作意识。加分项1.有从零搭建云端数据计算框架或分布式数据处理平台的完整经历；2.熟悉MLOps体系，有模型训练数据Pipeline优化经验；3.在开源计算框架社区有贡献；4.熟悉GPU集群调度与异构计算资源管理。 投递...
共创-云原生开发工程师-觅蜂子公司 上海 校招 正式 技术族 - 软件类 职位 ID：A250462 职位描述 觅蜂科技（Maniformer）是全球领先的一站式物理AI数据服务平台，致力于打造具身智能数据的 “平台型供给” 基础设施，实现数据的体系化、标准化、规模化供给。1.负责公司 Kubernetes 集群的规划、部署、升级、监控与高可用保障，支撑数百节点规模的生产环境；2.设计并实施安全、稳定、高效的 CI/CD 流水线，集成 GitOps（如 Argo CD）、Helm、Kustomize 等工具；3.优化集群资源利用率，通过 HPA/VPA、Cluster Autoscaler、Cost Allocation 等手段实现成本可控；4.构建可观测性体系：基于 Prometheus + Grafana + Loki + Tempo 实现日志、指标、链路追踪一体化监控；5.制定并落地 K8s 安全策略：包括 Pod Security
多模态大数据平台开发工程师 上海、北京、深圳 校招 正式 技术族 职位 ID：A90988 职位描述 选择以下方向之一即可：- 数据资产管理后端：负责数据资产、批次、Clip、Dataset 等实体的接口开发与元数据管理，协助完成数据的注册、查询、筛选与版本管理。- 数据生产管道：负责多模态数据（视频、传感器、轨迹等）的 ETL 流水线开发，基于 Argo Workflows 编排清洗、标注、质检、交付等处理任务。- 标注平台：负责多模态标注工具的前后端功能开发，支持 2D、3D 框、点云、视频等标注类型。- 数据前端：负责数据门户的检索、筛选与可视化界面开发，呈现数据集版本、血缘与质量分布。- 数据采集软件：负责多传感器数据采集软件的开发与调试，协助实现采集监控与时间同步。 职位要求 - 计算机、大数据、人工智能、自动化等相关专业硕士及以上。- 扎实的编程基础，熟悉 Linux，掌握 Java、Go、Python、C++、TypeScript 中至少一种。- 了解后端服务、数据库、前端开发或大数据处理框架中的一类即可。- 踏实主动，具备较强的学习意愿与动手能力，有团队协作精神。 投递...
云原生研发工程师-觅蜂子公司 上海、北京 校招 正式 技术族 - 系统架构类 职位 ID：A209974 职位描述 觅蜂科技（Maniformer）是全球领先的一站式物理AI数据服务平台，致力于打造具身智能数据的 “平台型供给” 基础设施，实现数据的体系化、标准化、规模化供给。1. 负责混合云场景下基于 Kubernetes 的 Genie Studio 平台核心系统的设计、开发和维护，包括多云管理、边缘集群管理、私有化部署、资源管理、GPU 设备管理及优化、容器编排调度、运行时优化等方向中的一项或多项，持续提升平台产品的资源利用率、稳定性和易用性。2. 负责混合云场景下基于 Kubernetes 的 Genie Studio 平台基础服务的搭建、开发和维护，如：a. 网络：容器网络、RDMA、API 网关等b. 存储：分布式文件存储、对象存储等c. 边缘节点：大规模机器人节点管理、网络通信优化等d. 调度编排：训练、推理、云边联合任务、工作流等3. 与实施交付的 SRE 沟通协调，参与系统优化及问题定位，保证项目顺利部署实施。4. 跟踪云原生生态发展趋势，推动云原生 Genie
共创-数据引擎研发工程师-觅蜂子公司 上海 校招 正式 技术族 - 软件类 职位 ID：A125781 职位描述 觅蜂科技（Maniformer）是全球领先的一站式物理AI数据服务平台，致力于打造具身智能数据的 “平台型供给” 基础设施，实现数据的体系化、标准化、规模化供给。1.数据计算框架设计：负责自动驾驶/具身智能云端数据计算框架的设计与开发，构建高吞吐、低延迟的分布式数据计算架构，支撑海量多模态数据（传感器、图像、点云、轨迹等）的批处理与流式计算；2.并行计算优化：深入优化数据并行计算框架，提升大规模数据集的分布式处理效率，包括任务拆分、资源调度、计算图优化等核心能力建设；3.Pipeline工程化：设计并维护端到端云端数据处理Pipeline，打通数据从采集入云、预处理、质检到模型训练的全链路计算流程，降低数据流转时延；4.基础设施演进：基于Kubernetes、Docker等云原生技术，构建弹性可扩展的云端计算集群，推进数据计算基础设施的平台化与自动化。 职位要求 1.本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业。2.硬性背景：a.具有自动驾驶或具身智能（人形机器人等）领域的云端数据平台/数据计算框架研发经验；b.熟悉Python、C++中至少一门语言，熟悉Go者优先；具备扎实的分布式系统设计能力，能独立开发高性能数据计算服务；c.深入熟悉 Spark、Flink、Ray等至少一种分布式计算框架；熟悉Kubernetes、Docker等云原生技术栈，有云端大规模数据处理实战经验；d.熟悉Airflow、DolphinScheduler、Argo等工作流调度框架，具备复杂数据Pipeline编排能力；e.具备优秀的工程素养和问题解决能力，有良好的团队协作意识。加分项有从零搭建云端数据计算框架或分布式数据处理平台的完整经历；熟悉MLOps体系，有模型训练数据Pipeline优化经验；在开源计算框架社区有贡献；熟悉GPU集群调度与异构计算资源管理。 投递...
数据Infra 后端开发工程师 深圳、上海、北京 全职 智能机器人板块 职位描述 1、负责机器人/具身智能场景下数据接入、解析、切分、清洗、质检、入湖、归档等数据管线能力建设，支撑多源异构数据稳定流转；2、设计并实现可扩展的数据处理 pipeline、算子编排、任务调度、运行监控和失败重试机制，提升数据生产链路的稳定性和效率；3、参与建设元数据管理、数据血缘、数据质量、数据版本管理等平台能力，支撑训练集、评测集和问题回溯流程；4、与算法、采集、运营、平台产品等团队协作，推动数据标准、处理规范和工程流程落地；5、参与数据平台服务化建设，包括接口设计、权限控制、资源调度、可观测性和 CI/CD 发布体系。 职位要求 1、计算机相关专业本科及以上学历，具备扎实的数据结构、系统设计和工程实现能力；2、熟练掌握 Python、Go、Java、C++ 中至少一门语言，有复杂后端系统或数据平台开发经验；3、熟悉 Spark、Flink、Ray、Kafka、Airflow、Argo、DolphinScheduler 等批处理、流处理或任务编排框架中的一项或多项；4、熟悉对象存储、Parquet、Arrow、Iceberg、Paimon、Hive Metastore 等数据湖/湖仓相关技术者优先；5、有良好的工程质量意识，熟悉监控告警、日志追踪、故障排查、性能优化和稳定性建设；6、具备较强的跨团队沟通能力，能够从业务目标出发拆解平台能力并推动落地。加分项1、有机器人、自动驾驶、大模型、多模态数据平台相关经验；2、有数据质量、数据血缘、元数据平台、训练/评测数据集管理平台建设经验；3、有大规模视频、图像、传感器、日志、状态流等异构数据处理经验。 投递...
【27届校招】DevOps工程师 深圳 正式 研发 - 算法 职位描述 负责机器人软件研发的 CI/CD 流水线、自动化测试和仿真基础设施，提升团队交付效率和软件质量。1、设计和维护机器人软件 CI/CD 流水线（GitLab CI/Jenkins），实现从代码提交→编译构建→自动化测试→出包发布的全自动化；2、搭建和管理 SIL（软件在环）和 HIL（硬件在环）测试台架，支持机器人软件的持续集成验证；3、构建基于 MuJoCo/Isaac Sim 的仿真测试环境，支持运动控制、导航、操作等模块的自动化回归测试；4、开发和维护机器人软件的容器化部署方案，管理 Docker 镜像和 Kubernetes 集群；5、建立软件质量监控体系，包括构建成功率、测试覆盖率、缺陷趋势等度量指标。 职位要求 职位要求1、硕士以上学历，计算机、软件工程等相关专业；2、具备DevOps/CI-CD 工程经验；3、熟悉 GitLab CI、Jenkins、Argo Workflows 等至少一种 CI/CD 工具；4、精通 Docker 和 Kubernetes，有容器化应用的构建和部署经验；5、熟练使用 Python/Bash 编写自动化脚本，熟悉 Linux
AIGC图像数据工程师 Beijing Full-time R&D - Data mining Responsibilities - 负责图像与多模态数据全生命周期建设：围绕业务目标与模型训练需求，搭建数据获取 → 清洗 → 标注/弱标注 → 评估 → 版本管理 → 回流迭代的闭环流程。- 参与端到端多模态统一模型的数据体系：图文交错序列、多轮长轨迹、理解 + 生成联合数据、跨帧一致性（角色/场景/光线/风格/世界观）数据的构造、清洗、标注与配比。- 数据采集与合规治理：推进数据来源梳理、授权/版权风险排查、敏感内容过滤与安全策略落地，建立可审计的数据资产规范。- 清洗与质量提升：实现去重（近重复/语义重复）、质量筛选（清晰度/噪声/美学/主体完整性等）、异常检测（NSFW/水印/低质/违规）与长尾数据治理。- 数据标注体系建设：设计并迭代标注 schema（caption、tag、属性、风格、构图、人物/商品信息、图文交错结构、多轮对话轨迹等），制定标注指南与质检规则，推动标注一致性与效率提升。- 难例挖掘与数据配比：围绕线上问题（如一致性、可控性、编辑失败、风格偏移、长程一致衰减等）挖掘难例与负例，构建训练集/验证集配比策略与覆盖度分析。- 数据工程化与平台化：参与数据管线工程建设（ETL/调度/缓存/存储/索引），支持大规模数据处理与高吞吐读取，提升训练数据供给效率与稳定性。- 数据评估与可观测性：建立数据质量指标与报表（分布漂移、覆盖率、噪声率、标注一致性等），支持「数据 → 训练 → 评测」的问题定位。- 跨团队协作：与算法/训练工程/产品/运营协作，将业务问题沉淀为可复用的数据策略、工具链与最佳实践文档。 Qualifications
SummaryWe are hiring a Site Reliability Engineer to Build, support and improve Keystone, an ETL application/platform operating in the China region. Keystone supports data ingestion, transformation, and loading workflows across Kubernetes-based environments, including Airflow-based loader jobs