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人形专项-后端开发工程师 深圳 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 数采器通信服务：设计并实现手机/PC客户端与数采器在局域网内的数据交互协议，支持设备发现、连接管理和数据拉取。 2. 数据上传服务：构建高可用的文件上传服务，支持大体积 tar 包从客户端经公网稳定上传至阿里云 OSS，包含断点续传、分片上传和完整性校验。 3. 数据管理平台：负责采集数据（tar 包）的存储管理、元数据索引、检索和下载服务，设计合理的数据库表结构。 4. API 服务开发：为前端（手机 APP / PC 客户端）提供 RESTful API，包括设备管理、数据列表、上传状态查询等功能。 5. 服务部署运维：负责后端服务在阿里云上的部署、监控和日常维护。 职位要求 - 学历：本科及以上学历，计算机相关专业 - 经验：3~5 年后端开发经验 - 语言：熟练掌握

高级存储工程师 惠州 全职 职位描述 1. 全栈存储运维管理对象存储、块存储、分布式存储、云存储（AWS S3/阿里云OSS）及高性能存储（Lustre/GPFS），涵盖部署、监控、调优与故障处理针对传统业务与HPC场景（CAE仿真/AI训练）优化存储架构，提升IO效率与资源利用率2. 性能与可靠性保障建立跨平台监控体系，分析IOPS/延迟/吞吐量等指标，实施QoS策略与负载均衡设计PB级数据容灾方案，包括备份恢复、多活架构及超算存储容灾标准3. 技术演进规划推动混合云/多云存储落地，探索超算与云存储融合架构（如热数据分级迁移）研究存储新技术（软件定义存储/STaaS/NVMe-oF）并推动试点 职位要求 1. 5年以上存储运维经验，含2年超算/HPC存储管理（Lustre/GPFS/BeeGFS）2. 精通以下至少两个领域：云存储集成（Terraform/AWS EBS）、HPC优化（MPI-IO调优/RDMA网络/元数据扩展）、容灾方案（Veeam/异地多活）3. 熟练使用Python/Shell实现运维自动化优先条件：1. 有PB级存储集群管理经验，熟悉超算硬件（DDN/HPE Apollo）2. 持云平台存储认证（AWS/Azure）或HPC认证（Intel HPC Academy）3. 熟悉容器存储（Kubernetes CSI）及AI训练数据管道 投递...

【27届校招】云原生AI平台研发工程师-杭州 杭州 正式 技术类 2027届秋季校园招聘项目 职位描述 1、负责云原生AI平台的研发工作，包括 模型训练和推理服务工作流的设计开发，模型训练引擎和推理引擎的建设；2、负责大语言模型（LLM）、CV/搜广推/社区/客服等相关的通用CNN、RNN、NLP、多模态等模型的训练和推理效率提升， 解决规模增长带来的技术和业务问题；3、参与AI基础设施资源管理，包括GPU/NPU/CPU、存储、网络等算力资源的调度能力建设，OSS/NAS/RBD等存储资源的管理等，持续提升资源利用率，为业务提供一个满足企业级稳定性和性能要求的AI平台；4、编写相关业务、技术文档等。 职位要求 1、2027届毕业生，本科及以上学历，计算机类、软件类、通信类等相关专业优先；2、具备扎实的计算机操作系统、网络、数据结构基础；熟悉Golang，Python等编程语言的一种或多种，编码风格良好；3、熟悉PyTorch、Tensorflow等基础框架，具备AI模型训练和推理相关的基础知识，有相关项目开发经验者优先；4、具备容器、Kubernetes、Kubeflow、Argo Workflow等基础知识，有相关项目开发经验者优先；5、CET4及以上，能够看懂技术相关的英文文档。加分项：1、有Llama系列、Qwen系列、DeepSeek系列以及其它开源/闭源大模型相关落地项目经验者优先；有StableDiffusion相关项目经验者优先；2、熟悉Linux内核，有相关经验者优先。 投递...

【27届校招】计算平台软件工程师 上海、广州 正式 研发 - 算法 职位描述 1、参与自动驾驶海量数据的采集、管理、处理与高效调度，设计与开发自动驾驶全链路数据平台，包括但不限于数据湖、数据仓库、分布式存储、流批一体计算与智能数据标注、数据治理等；2、研发大规模分布式计算与训练平台，基于Spark、Flink、Ray、PyTorch等技术实现自动驾驶大模型的数据清洗、预处理、并行训练与推理，支持多GPU/多集群高性能任务编排与资源调度；3、优化存储与检索架构，探索和实现包括OSS、CPFS、Iceberg、Delta Lake、Hudi、StarRocks、ClickHouse、ElasticSearch、Milvus等新一代高性能存储与检索方案，提升数据读写、索引、管理效率，赋能AI训练和推理；4、参与团队架构设计与技术攻关，跟进学术前沿与业界动态，解决自动驾驶场景下数据一致性、扩展性、高可用、智能调度等核心难题；5、推进工程实践落地与持续优化，深度参与端到端系统开发、自动化测试、上线发布与持续运维，推动数据与AI平台的稳定迭代和性能进化。 职位要求 1、教育背景：计算机、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业，本科及以上学历，硕博优先；2、理论基础扎实： 精通分布式系统原理、并行计算、存储系统、数据库原理、数据湖/数据仓库理论、大规模机器学习等学科知识，有相关顶会/顶刊论文经历者优先；3、技术能力突出：（1）熟练掌握至少一种主流分布式计算框架（如Spark、Flink、Ray等）和一种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）；（2）具备大数据存储与处理系统（如OSS、CPFS、Iceberg、Delta Lake、Hudi、StarRocks、ClickHouse、ElasticSearch、Milvus等）实操经验；（3）具备高性能数据检索、索引优化、海量数据管理等工程经验；4、编程与工程能力强（1）熟练掌握Python/Java/Scala/C++/Rust等主流开发语言中的至少一种，具备良好的工程实践和代码规范；（2）有高并发、大规模分布式系统、流式/批式混合计算平台相关项目经验者优先；5、创新与解决问题能力：具备独立分析复杂系统、定位瓶颈、提出创新性解决方案的能力，对技术钻研有热情，善于跨界学习；6、沟通协作与主动学习：良好的团队协作能力、沟通表达能力及自驱力，乐于分享、敢于挑战难题；7、加分项：（1） 在数据库、分布式系统、云原生计算、向量数据库、机器学习系统等领域有顶会（SIGMOD、VLDB、ICDE、NeurIPS、ICML等）论文、竞赛获奖或开源项目贡献；（2）有阿里云、腾讯云、AWS、GCP等云平台大数据相关实习、项目或竞赛经历；（3） 具备自动驾驶、机器人、智能感知领域大规模数据处理或AI应用落地经验；（4）英语或技术写作能力优秀，有技术博客、专利、文档经验。 投递...

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【27届】具身大模型后训练工程师（场景应用） 深圳 研发 - 算法 27届校园招聘 职位描述 1.负责具身大模型在具体商业化场景（物流、制造、家庭服务、医疗等）中的后训练与落地交付，从数据、模型、算法等多维度提升模型在目标场景下的任务成功率与执行效率；2.深入理解业务场景需求，制定针对性的数据采集策略与后训练方案，串联数据采集、模型训练、模型评测、真机部署的完整流程，高效完成场景适配与交付；3.针对具体场景中的操作难点（如精细操作、高频节拍、柔性物体处理等），分析问题根因，通过数据策略调整、训练配置优化、模型迭代等手段持续攻坚；4.负责新机器人本体的模型适配与验证，针对不同本体的运动学特性、传感器配置与控制接口，完成模型迁移、参数调优与功能验证，确保模型在新本体上快速达到可用状态；5.负责模型在真实环境中的部署调试与性能优化，确保模型在目标场景下稳定运行，达到商业化交付标准；6.沉淀场景落地过程中的经验与方法论，形成可复用的标准化交付流程，支撑跨场景、跨本体的快速复制； 职位要求 1.计算机科学、人工智能、机器人学、自动化等相关专业背景，本科及以上学历，硕士优先；2.熟练使用Python/C++，精通PyTorch等主流深度学习框架，具备扎实的工程实现能力；3.具备VLA或具身大模型的微调/后训练经验，能够独立完成从数据准备到模型训练再到真机验证的全流程；4.具备丰富的机器人真机调试经验，能够在真实环境中快速定位硬件延迟、传感器噪声、控制精度、动作抖动等问题并迭代优化，有长时间驻场调试经历者优先；5.具备较强的问题分析与解决能力，能够从数据、模型、系统等多个层面诊断并攻克落地难题；6.具备强执行力与结果导向意识，能够在项目压力下高效推进交付；7.具备良好的沟通协作能力，能够与跨团队高效配合。加分项•有机器人操作（抓取、装配、分拣等）算法的真实场景落地经验；•熟悉具身大模型（VLA / World Action Model）相关模型，如OpenVLA、π系列、WALL-OSS、Dream-Zero等；•有工业/物流/服务机器人的项目交付经验，了解商业化落地的完整流程；•熟悉模仿学习（IL）、强化学习（RL）等训练范式在机器人操作中的应用；•有数据驱动的模型迭代经验，对数据质量、数据配比、数据增强有深入理解；•顶级会议（ICRA、CoRL、RSS、CVPR、NeurIPS等）论文发表或相关竞赛获奖。 投递...

SRE工程师 Shanghai Experienced Outsourced Responsibilities Vast 是一家专注于 3D AI 的独角兽公司，致力于构建能够理解和生成 3D 世界的基础模型。公司获得 NVIDIA、Lux Capital 等顶级机构投资，产品覆盖 3D 内容生成、机器人仿真训练、空间计算等前沿领域。SRE 团队是支撑这一切稳定运转的基础——你将直接参与构建服务于大规模 3D AI 模型训练与推理的基础设施体系。职位要求1、设计并维护 AWS / 阿里云的多账号体系（Organization / Landing Zone），规划账号结构与边界，制定并落地 IAM 权限策略，推行最小权限原则，管理角色、策略与 SCP2、建立云资源全生命周期管理规范，包括 Tagging 标准、资源审计与清理流程，推动 FinOps 实践：成本归因、预算告警、RI / SP