数据管线高级工程师 广州 全职 通用智能板块 职位描述 1. 负责数据闭环核心链路的设计与建设，开发数据清洗、标注质检、数据挖掘等工具链，支撑算法团队快速定位模型错误案例，驱动模型迭代优化；2. 负责生产研发流程的数据支持，如日志埋点、车联网数据、内部与外部数据的采集、数据同步、数据清洗与标准化、数据模型设计、离线数据处理、实时数据处理、数据服务化、数据可视化等；支持自动驾驶、智能座舱、海外数据采集、机器人数据采集等业务的开展；3. 负责数据采集、清洗、转换全链路的性能优化，解决大规模数据传输、内存管理、I/O 等瓶颈问题，搭建高吞吐、低延迟的分布式数据处理系统；4. 负责搭建数据从采集到入湖到训练的数据管理平台，实现数据版本控制、血缘追踪、元数据管理与快速检索能力，支撑多团队统一数据接入与协作；5. 协同大模型团队及其他技术团队，深入理解业务需求，快速响应并落地实现。职位要求1. 计算机、软件工程、人工智能等相关专业，本科及以上学历，5 年以上大规模数据处理或数据平台开发经验；2. 熟练掌握 Python / Go / Java 中至少一门语言，具备扎实的软件工程基础，良好的编程规范与代码质量意识；3. 有以下至少两项实际项目经验： - a. 大规模数据管道 / ETL 系统设计与开发，有数据清洗、转换、入库全链路经验； - b. 分布式消息队列（Kafka / Pulsar / RabbitMQ）的生产级应用，熟悉流式数据处理范式； - c.
全栈云端计算平台工程师 广州 全职 通用智能板块 职位描述 职位描述1. 负责小鹏集团计算平台的架构设计与研发落地，构建云端模型开发，训练基础设施以及大规模数据生产基础设施；2. 设计并实现高性能数据编排与加载系统，支撑 PB 级多模态数据（文本、图像、视频、点云、传感器等）的高效处理、缓存加速，支持批式与流式数据生产；深度集成AI Coding Agent与 Data Pipeline，实现数据准备、清洗、标注、版本管理的自动化与智能化闭环；3. 负责云原生基础设施层的开发与优化，包括 GPU集群调度、弹性资源管理、容器化训练/推理工作负载编排，持续提升资源利用率与系统吞吐；4. 可以承担全栈职责，包括前端管理控制台到后端分布式服务的开发。职位要求1. 计算机 / 软件工程 / 数学 / 自动化等相关专业硕士及以上学历，或具备同等技术能力；3 年及以上后端/基础设施开发经验，其中 2 年及以上大规模 AI 平台或分布式系统研发经验；2. 精通Python，具备出色的工程化能力；熟练使用 Golang/Java/C++ 中至少一门语言进行系统性开发；3. 熟悉 AI Coding / AI
分布式计算与存储软件工程师 广州 全职 通用智能板块 职位描述 职位描述1. 负责小鹏汽车“扶摇”AI平台数据处理相关的软件开发工作，包括数据加载工具（XDataLoader）和数据集管理平台（XDataset），提供统一的数据加载、转换、缓存与预取能力；目标解决大规模数据加载过程中出现的性能瓶颈、数据一致性、系统稳定性等问题，服务AI大模型的训练和推理；2. 开发并维护高性能 DataLoader SDK，支持自定义采样、并行读取、缓存预取与数据增强等功能，优化多线程/进程流水线，降低I/O与预处理延迟，简化算法团队接入并提升加载效率；3. 搭建通用Dataset管理系统，实现多源异构数据（图片、视频、点云、传感器等）的统一接入、解析与格式化；4. 协同算法团队及其他技术团队，深入理解业务需求，快速响应并落地实现。 职位要求 1. 计算机 / 软件工程硕士或同等经验，3年及以上大规模数据处理经验；有大规模模型训练与推理场景支持经验者优先；2. 精通 Python，具备扎实软件工程基础，良好编程规范和代码质量意识；3. 有以下至少一项实际项目经验；两项及以上者优先： a. 大规模数据加载机制（如 PyTorch DataLoader、NVIDIA DALI、TensorFlow Dataset、Hugging Face Datasets） b. Parquet/ORC 等列式存储格式及相关生态（如Petastorm)，能设计高效的分区、压缩与向量化读取流程，优化批量数据访问性能。 c. Linux文件系统与网络I/O，能针对NFS、对象存储等场景进行性能调优；有云存储系统（如阿里云OSS、CPFS、火山引擎vePFS）相关经验。4. 具备关系型数据库（MySQL/PostgreSQL）与NoSQL（Redis/MongoDB等）相关经验，了解元数据与缓存管理；5. 具备大规模分布式数据处理、性能优化与问题排查经验，能定位并高效解决复杂的性能问题；熟悉Apache Ray、Kubeflow/Airflow、Prometheus等开源项目者优先；6. 具有良好的跨团队沟通能力和协作精神，责任心强，善于主动推进问题解决。加分项1.
深度学习平台研发工程师 广州 全职 通用智能板块 职位描述 建设高效的深度学习基础服务，保障大规模训练稳定，为各类模型研发提供技术支撑，优化计算效率，支持算法团队业务需求落地【主要职责】：1. 负责深度学习平台的系统架构设计和研发工作，提供端到端的模型交付能力2. 集成云原生能力，负责模型研发、训练、推理等相关功能，提升平台资源利用率和计算效率3. 负责大模型训练/推理的监控、排障和容错4. 持续运营，改进平台性能、易用性和稳定性，优化用户体验【基本资格】：5. 计算机科学，工程或相关领域的学士学位6. 熟悉Linux开发环境，掌握Golang/Python等语言，具备良好的代码规范意识和文档编写能力7. 熟悉云原生相关技术，如kubernetes、kubeflow、volcano等，具备二次开发经验8. 熟悉微服务、数据库、分布式系统、缓存技术、消息队列等相关技术9. 强大的解决问题能力，热爱技术，有较强的自我驱动学习能力，持续关注前沿技术发展【期望资格】：10. 相关领域的硕士学位11. 深入理解深度学习理论，熟悉主流训练推理框架Pytorch/Deepspeed/Megatron/Triton/Vllm，故障定位和性能调优方向有相关项目经验12. 参与过AI Infra相关项目，熟悉FlashAttantion、DLRover、Pytorch Elastic等社区项目13. 具备大规模GPU集群的研发和实践经验，了解通用GPU架构、GPU虚拟化、RDMA高速网络和分布式存储技术 职位要求 - 投递...
数据平台工具链开发工程师 广州 全职 通用智能板块 职位描述 1、团队管理与梯队建设：负责自动驾驶数据采集与标注工具系统研发团队的日常管理；建立并完善敏捷研发机制，培养核心技术骨干，构建高效运转的团队网络；2、技术架构与技术规划：主导数据生产系统（含前端高精度点云/3D重建标注工具及后端高并发数据流转平台）的整体架构设计与技术演进，确保系统的高可靠性、可扩展性及优异的用户体验；3、业务闭环与效能提升：深入理解自动驾驶VLA大模型时代的数据挖掘与训练需求，主导“流水线标注系统”等创新工具链的落地，通过系统化、自动化手段大幅降低培训与标注成本，提升数据交付质量与吞吐量；4、资源统筹与项目攻坚：面对海量数据和并行激增的业务需求，统筹协调资源分配，通过PDCA和OKR体系进行战略对齐与矩阵式管理，打破资源壁垒，保障核心高优项目的按时高质量交付；5、数据驱动与基建：推动数据闭环（Data Infra）平台建设，建立科学的业务监控与研发效能指标大盘，以数据洞察驱动平台系统的持续优化。 职位要求 1、学历与背景：本科及以上学历，计算机科学、软件工程或相关专业；2、经验要求：具有 5 年以上软件研发经验，及至少 2-3 年以上带班（10-30人规模）管理经验，具备技术系统从0到1及从1到N的演进推盘能力；3、技术功底深厚：深入理解前后端全栈技术架构，熟悉 Python（FastAPI/Flask）或 Node.js(Koa) / Go / Java 等至少一种后端技术栈，了解高并发微服务设计；4、熟悉前端工程化体系及可视化渲染技术（如 React、Three.js、Canvas 2D 等）；5、熟悉云原生架构（Kubernetes、Docker）及 CI/CD 流程；熟悉 MongoDB、Redis、PostgreSQL 等数据库技术及海量数据存储治理；6、管理与心力：具备出色的全局观、系统化思维和抗压能力（心力强）；能够完成从“个人技术攻坚”到“系统设计者与团队放大器”的角色转换，熟练应用敏捷开发管理工具；7、沟通与协作：具备极强的跨部门沟通能力与横向拉通能力，能够与算法、数据运营及产品团队高效协作。加分项：1、深入了解自动驾驶数据闭环生态，具备 L2-L4 自动驾驶数据采集、标注工具链或数据挖掘系统研发及管理经验者优先；2、主导过超大规模数据流处理引擎或复杂 3D 点云标注系统（如包含多传感器融合、SLAM等场景）开发落地者优先；3、熟悉大模型辅助标注（Auto-labeling）、大模型端到端链路及 Data Infra 底层建设经验者优先。 投递...
数据平台开发工程师 广州 全职 通用智能板块 职位描述 1、平台架构与核心开发：负责数据平台的整体架构设计与核心模块开发，构建稳定、高效、可扩展的后端系统，支撑PB级数据处理需求；2、数据工程与流水线：设计与构建面向海量、多模态AI数据的高性能存储、处理与计算流水线，支持标签、向量检索；3、云原生技术落地：基于Kubernetes生态构建容器化、微服务化的数据平台，实现资源的高效利用与系统的弹性伸缩；4、全栈开发与产品化：负责云平台中后台管理系统及数据可视化界面的前后端研发，将平台能力产品化，为内外部用户提供清晰、易用的操作界面；5、数据治理与优化：设计并落地数据挖掘、数据生产、数据集管理等方案，优化数据生命周期管理。 职位要求 1、基础要求：计算机科学、软件工程或相关专业本科及以上学历，具备扎实的计算机基础；2、 经验要求：3-5年后端/大数据开发经验，对高并发、分布式、高可用系统有深入理解和实战经验；3、技术栈要求： - 精通Golang或Java，熟悉Python； - 熟悉数据湖/仓技术（如Delta Lake, Iceberg、Lance）或OLAP引擎（如StarRocks, Doris）； - 熟悉数据仓库建模、ETL流程及调度系统；4、工程素养：具备良好的编码规范、单元测试习惯和代码重构能力，能够胜任从0到1的系统搭建与持续优化；加分项1、有MLOps/DataOps平台建设经验，有Web全栈经验，属性 vue、react 常用组件库；2、熟练掌握Kubernetes及其生态（如Helm、Kustomize ）；3、有自动驾驶、机器人或智能座舱相关领域经验；4、具备出色的沟通理解力，能精准协同内外；同时拥有强烈的自驱力，能主动发现问题、驱动闭环并持续优化。 投递...
【27届校招】深度学习平台研发工程师 广州 正式 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 建设高效的深度学习基础服务，保障大规模训练稳定，为各类模型研发提供技术支撑，优化计算效率，支持算法团队业务需求落地 职位要求 【主要职责】：1、负责深度学习平台的系统架构设计和研发工作，提供端到端的模型交付能力2、集成云原生能力，负责模型研发、训练、推理、Agent等相关功能，提升平台资源利用率和计算效率3、负责大模型训练/推理的监控、排障和容错，参与模型训练和推理性能调优4、持续运营，改进平台性能、易用性和稳定性，优化用户体验【基本资格】1、计算机科学，工程或相关领域的学士学位；2、熟悉Linux开发环境，掌握Golang/Python等语言，具备良好的代码规范意识和文档编写能力；3、熟悉云原生相关技术，如kubernetes、kubeflow、volcano等，具备二次开发经验；4、熟悉微服务、数据库、分布式系统、缓存技术、消息队列等相关技术；5、强大的解决问题能力，热爱技术，有较强的自我驱动学习能力，持续关注前沿技术发展【期望资格】1、相关领域的硕士学位；2、深入理解深度学习理论，熟悉主流训练推理框架Pytorch/Deepspeed/Megatron/Triton/Vllm，故障定位和性能调优方向有相关项目经验；3、参与过AI Infra相关项目，熟悉FlashAttantion、DLRover、AIBrix等社区项目；4、具备大规模GPU集群的研发和实践经验，了解通用GPU架构、GPU虚拟化、RDMA高速网络和分布式存储技术 投递...
【27届校招】算力平台运维开发工程师 广州 正式 研发 - 算法 职位描述 作为数据基础设施组的运维开发工程师，您将会了解前沿的自动驾驶数据和算法训练平台的基础架构以及有机会获得运维大规模人工智能训练平台的经验。1、持续对提供的基础架构及上层应用进行监控，并针对可能出现的问题，持续更新及优化所需的监控工具及监控内容，保证基础架构的服务可靠性满足SLA的要求；2、配合算法、开发同学对机器学习中出现的问题进行定位，持续优化基础架构层提供的服务；3、负责研发训练平台CI/CD环境运维，软件自动化构建，以及开发流程支持。1、持续对提供的基础架构及上层应用进行监控，并针对可能出现的问题，持续更新及优化所需的监控工具及监控内容，保证基础架构的服务可靠性满足SLA的要求；2、配合算法、开发同学对机器学习中出现的问题进行定位，持续优化基础架构层提供的服务；3、负责研发训练平台CI/CD环境运维，软件自动化构建，以及开发流程支持。1、持续对提供的基础架构及上层应用进行监控，并针对可能出现的问题，持续更新及优化所需的监控工具及监控内容，保证基础架构的服务可靠性满足SLA的要求；2、配合算法、开发同学对机器学习中出现的问题进行定位，持续优化基础架构层提供的服务；3、负责研发训练平台CI/CD环境运维，软件自动化构建，以及开发流程支持。 职位要求 1、掌握一种以上的编程语言，如Python，Go或Java；3、掌握一种以上的Linux脚本，如bash；4、深入理解kubernetes，docker，containerd的相关内容，有使用helm管理kubernetes应用的经验的优先；5、有使用promethus及grafana进行服务监控的经验；6、使用过Jenkins，Spinnaker， gitlab等开发CICD；7、有一定的使用pytorch开发机器学习平台或算法的经验，了解pytorch深度学习框架； 投递...
【27届校招】深度学习平台研发工程师 广州 正式 互联网 / 电子 / 网游 通用智能板块 职位描述 建设高效的深度学习基础服务，保障大规模训练稳定，为各类模型研发提供技术支撑，优化计算效率，支持算法团队业务需求落地 职位要求 【主要职责】：1、负责深度学习平台的系统架构设计和研发工作，提供端到端的模型交付能力2、集成云原生能力，负责模型研发、训练、推理、Agent等相关功能，提升平台资源利用率和计算效率3、负责大模型训练/推理的监控、排障和容错，参与模型训练和推理性能调优4、持续运营，改进平台性能、易用性和稳定性，优化用户体验【基本资格】1、计算机科学，工程或相关领域的学士学位；2、熟悉Linux开发环境，掌握Golang/Python等语言，具备良好的代码规范意识和文档编写能力；3、熟悉云原生相关技术，如kubernetes、kubeflow、volcano等，具备二次开发经验；4、熟悉微服务、数据库、分布式系统、缓存技术、消息队列等相关技术；5、强大的解决问题能力，热爱技术，有较强的自我驱动学习能力，持续关注前沿技术发展【期望资格】1、相关领域的硕士学位；2、深入理解深度学习理论，熟悉主流训练推理框架Pytorch/Deepspeed/Megatron/Triton/Vllm，故障定位和性能调优方向有相关项目经验；3、参与过AI Infra相关项目，熟悉FlashAttantion、DLRover、AIBrix等社区项目；4、具备大规模GPU集群的研发和实践经验，了解通用GPU架构、GPU虚拟化、RDMA高速网络和分布式存储技术 投递...
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