Job Description

数据管线高级工程师GuangzhouFull-timeInternet / Electronics / GamesResponsibilities1. 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. 分布式数据湖系统（如 Apache Iceberg），熟悉 Iceberg 表格式、分区演进、快照隔离等特性，有实际性能调优与落地经验；
- d. 列式存储格式（如Lance）及相关查询引擎，有实际应用于大模型训练的经验
4. 具备关系型数据库（MySQL / PostgreSQL）与 NoSQL（Redis / MongoDB）的实际使用与优化经验，理解元数据管理与缓存策略；
5. 具备大规模分布式系统性能优化与问题排查经验，能快速定位并解决复杂的性能瓶颈；有 Kubernetes / Docker 容器化部署经验；
6. 良好的跨团队沟通能力与协作精神，责任心强，善于主动推进问题解决。
加分项
1. （Big Plus） 熟悉具身智能行业数据闭环相关流程；
2. 对自动驾驶行业有一定了解，对数据闭环、数据飞轮有认知，对该领域怀有热情；
3. 有 AI 基础设施或模型训练流程相关经验（如数据加载、特征工程、模型评测数据准备）；
4. 熟悉数据湖 / 数据仓库体系，有数据版本管理与血缘追踪的实际落地经验；
5. 有 GitHub 开源贡献或技术博客，持续关注大数据 / AI 基础设施领域技术动态。Qualifications-- Apply