后端架构师 Beijing Full-time R&D - Back-end development Responsibilities 1. 负责公司核心后端系统的整体架构设计与技术演进，把控技术方向和落地路径2. 主导微服务体系建设：服务拆分、边界划分、服务治理（注册发现、配置中心、链路追踪、熔断限流）3. 负责系统稳定性治理：SLO/SLA 制定、容量规划、性能压测、故障演练、降级预案，持续降低线上事故率4. 主导高并发、高可用架构设计，解决大流量场景下的性能瓶颈与扩展性问题5. 建立并完善技术规范：编码规范、API 设计规范、代码 review 流程、技术文档体系6. 推动研发效能提升：CI/CD、可观测性（Logging / Metrics / Tracing）、自动化测试体系建设7. 技术选型与预研：跟踪业界前沿技术，评估引入成本与收益，为业务发展储备技术能力8. 培养和指导团队后端工程师，参与关键代码 review，把控代码质量9. 与产品、前端、算法、运维团队深度协作，从架构层面推动业务目标达成 Qualifications 1. 5 年以上后端开发经验，其中至少 2 年架构设计经验，有过从 0 到 1
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 平台经验者优先；具备较强的问题拆解能力、工程抽象能力和
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 团队协作，持续提升平台的稳定性、可观测性、发布效率和算力利用效率。