主分类：云基础设施与系统软件研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "高德-机器人系统软件工程师（通讯中间件方向）-具身业务部",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-开发"AI生成
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"company": {
"company_name": "高德",
"company_industry": "数字地图 / 导航服务",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "高德提供电子地图和导航服务。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "计算机、软件工程、机器人、电子信息等相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责机器人通讯中间件的架构设计与核心研发，支撑单机、多机、多智能体及云边端协同场景下的高性能、低延迟数据通信；\n2、设计并实现发布订阅、服务调用、节点发现、状态同步、QoS、消息路由、服务治理等机器人系统基础通信能力；\n3、面向图像、点云、IMU、控制指令、状态反馈、模型推理结果等高频/大带宽数据流，优化通信延迟、吞吐、抖动、资源占用及链路稳定性；\n4、参与 Multi-Agent 机器人通讯框架设计，支持多智能体之间的状态共享、任务协同、意图交换、能力发现、拓扑管理和分布式决策通信；\n5、支撑模型化算法运行所需的数据流通信能力，围绕计算图/DAG/Taskflow 等执行形态提供稳定的数据分发、依赖触发、时间同步和接口抽象；\n6、负责机器人运行数据的落盘链路设计与实现，包括数据采集、缓存、压缩、索引、分片、回放、同步上传和异常恢复；\n7、设计数据存储格式与序列化/反序列化方案，支持多源异构数据的高效编码、版本兼容、跨语言访问、离线分析和模型训练数据闭环；\n8、构建通信可靠性与可观测性能力，包括超时重试、断线重连、限流降级、链路追踪、数据录制回放、延迟分析和故障定位。",
"requirements_text": "1、计算机、软件工程、机器人、电子信息等相关专业本科及以上学历，机器人/头部智驾行业优先；\n2、熟练掌握 C/C++，熟悉现代 C++、Linux 系统编程、多线程、网络编程、进程间通信和性能调优；\n3、熟悉至少一种机器人或分布式通信框架，如 ROS 2、Cyber RT、DORA、Zenoh、ZeroMQ等；\n4、熟悉 Protobuf、FlatBuffers、IDL、ROS bag、MCAP 等序列化协议或数据存储格式，并具备数据落盘、录制回放、缓存队列、索引构建或压缩存储经验；\n5、理解发布订阅、请求响应、服务发现、QoS、消息路由、序列化、容错恢复、链路追踪等中间件核心机制；\n6、具备 Multi-Agent、多机器人协同或分布式智能体系统相关经验，理解状态同步、任务协商、通信拓扑、消息一致性和弱网容错等问题；\n7、具备高性能通信、低延迟系统或机器人数据链路开发经验，能够围绕延迟、吞吐、抖动、CPU/内存、磁盘 IO 和带宽进行优化。",
"skills": [AI生成
"C++",
"Linux",
"性能调优",
"智能体开发",
"C语言"
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"preferred_qualifications": "1、计算机、软件工程、机器人、电子信息等相关专业本科及以上学历，机器人/头部智驾行业优先",
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"fulltext": "高德-机器人系统软件工程师（通讯中间件方向）-具身业务部\n高德-机器人系统软件工程师（通讯中间件方向）-具身业务部\n\n基础信息\n职位类别：技术类-开发\n工作地点：北京\n\n职位描述\n1、负责机器人通讯中间件的架构设计与核心研发，支撑单机、多机、多智能体及云边端协同场景下的高性能、低延迟数据通信；\n2、设计并实现发布订阅、服务调用、节点发现、状态同步、QoS、消息路由、服务治理等机器人系统基础通信能力；\n3、面向图像、点云、IMU、控制指令、状态反馈、模型推理结果等高频/大带宽数据流，优化通信延迟、吞吐、抖动、资源占用及链路稳定性；\n4、参与 Multi-Agent 机器人通讯框架设计，支持多智能体之间的状态共享、任务协同、意图交换、能力发现、拓扑管理和分布式决策通信；\n5、支撑模型化算法运行所需的数据流通信能力，围绕计算图/DAG/Taskflow 等执行形态提供稳定的数据分发、依赖触发、时间同步和接口抽象；\n6、负责机器人运行数据的落盘链路设计与实现，包括数据采集、缓存、压缩、索引、分片、回放、同步上传和异常恢复；\n7、设计数据存储格式与序列化/反序列化方案，支持多源异构数据的高效编码、版本兼容、跨语言访问、离线分析和模型训练数据闭环；\n8、构建通信可靠性与可观测性能力，包括超时重试、断线重连、限流降级、链路追踪、数据录制回放、延迟分析和故障定位。\n\n职位要求\n1、计算机、软件工程、机器人、电子信息等相关专业本科及以上学历，机器人/头部智驾行业优先；\n2、熟练掌握 C/C++，熟悉现代 C++、Linux 系统编程、多线程、网络编程、进程间通信和性能调优；\n3、熟悉至少一种机器人或分布式通信框架，如 ROS 2、Cyber RT、DORA、Zenoh、ZeroMQ等；\n4、熟悉 Protobuf、FlatBuffers、IDL、ROS bag、MCAP 等序列化协议或数据存储格式，并具备数据落盘、录制回放、缓存队列、索引构建或压缩存储经验；\n5、理解发布订阅、请求响应、服务发现、QoS、消息路由、序列化、容错恢复、链路追踪等中间件核心机制；\n6、具备 Multi-Agent、多机器人协同或分布式智能体系统相关经验，理解状态同步、任务协商、通信拓扑、消息一致性和弱网容错等问题；\n7、具备高性能通信、低延迟系统或机器人数据链路开发经验，能够围绕延迟、吞吐、抖动、CPU/内存、磁盘 IO 和带宽进行优化。\n1、负责机器人通讯中间件的架构设计与核心研发，支撑单机、多机、多智能体及云边端协同场景下的高性能、低延迟数据通信；\n2、设计并实现发布订阅、服务调用、节点发现、状态同步、QoS、消息路由、服务治理等机器人系统基础通信能力；\n3、面向图像、点云、IMU、控制指令、状态反馈、模型推理结果等高频/大带宽数据流，优化通信延迟、吞吐、抖动、资源占用及链路稳定性；\n4、参与 Multi-Agent 机器人通讯框架设计，支持多智能体之间的状态共享、任务协同、意图交换、能力发现、拓扑管理和分布式决策通信；\n5、支撑模型化算法运行所需的数据流通信能力，围绕计算图/DAG/Taskflow 等执行形态提供稳定的数据分发、依赖触发、时间同步和接口抽象；\n6、负责机器人运行数据的落盘链路设计与实现，包括数据采集、缓存、压缩、索引、分片、回放、同步上传和异常恢复；\n7、设计数据存储格式与序列化/反序列化方案，支持多源异构数据的高效编码、版本兼容、跨语言访问、离线分析和模型训练数据闭环；\n8、构建通信可靠性与可观测性能力，包括超时重试、断线重连、限流降级、链路追踪、数据录制回放、延迟分析和故障定位。\n1、计算机、软件工程、机器人、电子信息等相关专业本科及以上学历，机器人/头部智驾行业优先；\n2、熟练掌握 C/C++，熟悉现代 C++、Linux 系统编程、多线程、网络编程、进程间通信和性能调优；\n3、熟悉至少一种机器人或分布式通信框架，如 ROS 2、Cyber RT、DORA、Zenoh、ZeroMQ等；\n4、熟悉 Protobuf、FlatBuffers、IDL、ROS bag、MCAP 等序列化协议或数据存储格式，并具备数据落盘、录制回放、缓存队列、索引构建或压缩存储经验；\n5、理解发布订阅、请求响应、服务发现、QoS、消息路由、序列化、容错恢复、链路追踪等中间件核心机制；\n6、具备 Multi-Agent、多机器人协同或分布式智能体系统相关经验，理解状态同步、任务协商、通信拓扑、消息一致性和弱网容错等问题；\n7、具备高性能通信、低延迟系统或机器人数据链路开发经验，能够围绕延迟、吞吐、抖动、CPU/内存、磁盘 IO 和带宽进行优化。",
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