主分类：数据工程与数据平台研发
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": "机器人-数据平台架构师",
"job_level": "未披露",AI生成
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"department": "无人机业务部",
"location": "深圳市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1. 负责机器人数据平台的架构设计与核心研发，覆盖采集任务管理、数据入库、质检、标注、数据集构建与交付全链路；\n2. 设计并实现高可靠的云端接入系统，支撑多设备、多供应商、多来源数据的并发接入、状态上报与异常处理；\n3. 与算法团队协作，理解训练数据需求，推动数据质量评估、血缘追踪等数据治理体系的建设与落地；\n4. 探索并落地 AI 技术在数据平台中的应用，包括但不限于：利用大模型辅助数据标注、使用 AI 工具提升质检自动化率、以及通过智能化手段优化数据集构建效率；\n5. 跟进业界 AI 工程工具链（如 Cursor、GitHub Copilot、LLM API 等）的最新进展，将 AI 辅助开发能力融入团队研发工作流，提升整体研发效能。",
"requirements_text": "1. 对机器人系统、AI 训练、数据平台等方向有浓厚兴趣，愿意深入理解机器人\"大脑\"的构建逻辑；\n2. 5 年以上后端开发经验，有复杂业务系统从 0 到 1 的设计与落地经验；\n3. 有高可靠在线系统开发经验，熟悉高并发接入、状态管理、异常恢复等常见可用性保障手段；\n4. 有大规模数据存储与检索经验，熟悉多维过滤、数据版本管理、对象存储或分布式存储；\n5. 对数据有较强的 sense，能从数据分布、质量指标、覆盖度等角度主动发现问题；\n6. 了解 AI/ML 工程链路中的数据侧诉求（如训练数据格式、数据增强、评估集构建等），能与算法团队高效协作，共同推动数据平台智能化演进。",
"skills": [AI生成
"数据治理",
"数据标注",
"架构设计",
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"job_highlights": "1. 参与前沿机器人项目，推动AI与数据技术在智能硬件中的深度融合；\n2. 技术驱动型团队，拥有充足的技术探索空间与资源支持。"
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"fulltext": "机器人-数据平台架构师\n机器人-数据平台架构师\n\n基础信息\n工作地点：深圳市\n部门：无人机业务部\n职位类别：技术类\n职位族群：软件\n更新时间：2026-09-16\n\n岗位职责\n1. 负责机器人数据平台的架构设计与核心研发，覆盖采集任务管理、数据入库、质检、标注、数据集构建与交付全链路；\n2. 设计并实现高可靠的云端接入系统，支撑多设备、多供应商、多来源数据的并发接入、状态上报与异常处理；\n3. 与算法团队协作，理解训练数据需求，推动数据质量评估、血缘追踪等数据治理体系的建设与落地；\n4. 探索并落地 AI 技术在数据平台中的应用，包括但不限于：利用大模型辅助数据标注、使用 AI 工具提升质检自动化率、以及通过智能化手段优化数据集构建效率；\n5. 跟进业界 AI 工程工具链（如 Cursor、GitHub Copilot、LLM API 等）的最新进展，将 AI 辅助开发能力融入团队研发工作流，提升整体研发效能。\n\n岗位基本要求\n1. 对机器人系统、AI 训练、数据平台等方向有浓厚兴趣，愿意深入理解机器人\"大脑\"的构建逻辑；\n2. 5 年以上后端开发经验，有复杂业务系统从 0 到 1 的设计与落地经验；\n3. 有高可靠在线系统开发经验，熟悉高并发接入、状态管理、异常恢复等常见可用性保障手段；\n4. 有大规模数据存储与检索经验，熟悉多维过滤、数据版本管理、对象存储或分布式存储；\n5. 对数据有较强的 sense，能从数据分布、质量指标、覆盖度等角度主动发现问题；\n6. 了解 AI/ML 工程链路中的数据侧诉求（如训练数据格式、数据增强、评估集构建等），能与算法团队高效协作，共同推动数据平台智能化演进。\n\n岗位亮点\n1. 参与前沿机器人项目，推动AI与数据技术在智能硬件中的深度融合；\n2. 技术驱动型团队，拥有充足的技术探索空间与资源支持。\n1. 负责机器人数据平台的架构设计与核心研发，覆盖采集任务管理、数据入库、质检、标注、数据集构建与交付全链路；\n2. 设计并实现高可靠的云端接入系统，支撑多设备、多供应商、多来源数据的并发接入、状态上报与异常处理；\n3. 与算法团队协作，理解训练数据需求，推动数据质量评估、血缘追踪等数据治理体系的建设与落地；\n4. 探索并落地 AI 技术在数据平台中的应用，包括但不限于：利用大模型辅助数据标注、使用 AI 工具提升质检自动化率、以及通过智能化手段优化数据集构建效率；\n5. 跟进业界 AI 工程工具链（如 Cursor、GitHub Copilot、LLM API 等）的最新进展，将 AI 辅助开发能力融入团队研发工作流，提升整体研发效能。\n1. 对机器人系统、AI 训练、数据平台等方向有浓厚兴趣，愿意深入理解机器人\"大脑\"的构建逻辑；\n2. 5 年以上后端开发经验，有复杂业务系统从 0 到 1 的设计与落地经验；\n3. 有高可靠在线系统开发经验，熟悉高并发接入、状态管理、异常恢复等常见可用性保障手段；\n4. 有大规模数据存储与检索经验，熟悉多维过滤、数据版本管理、对象存储或分布式存储；\n5. 对数据有较强的 sense，能从数据分布、质量指标、覆盖度等角度主动发现问题；\n6. 了解 AI/ML 工程链路中的数据侧诉求（如训练数据格式、数据增强、评估集构建等），能与算法团队高效协作，共同推动数据平台智能化演进。",
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