主分类：数据工程与数据平台研发
辅助：云基础设施与系统软件研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "具身智能数据与平台研发工程师（J103896）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "ACG",
"location": "北京市,上海市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "百度",
"company_industry": "互联网 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "baidu.com",
"company_description": "百度围绕搜索发展人工智能技术，业务涉及语音、图像、知识图谱、自然语言处理、自动驾驶和AI芯片。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-面向具身智能行业客户，建设云上数据处理、模型开发、训练评测平台化能力，支撑客户核心研发流程在百度智能云上稳定运行\n-负责具身智能场景下的数据处理工作流设计与研发，包括数据清洗、格式转换、数据集管理、任务编排、质量校验、版本管理、权限控制等能力建设\n-负责数据处理算子、工作流编排、任务调度、资源管理、执行环境管理等核心模块研发，提升多模态数据处理、训练准备、评测分析等环节的效率与稳定性\n-基于百舸及 Kubernetes 基础设施，设计并研发系统平台能力，支撑数据任务、训练任务、评测任务的部署、运行、调度、隔离与运维\n-深入理解 Kubernetes、容器运行时、容器网络、存储、镜像、资源隔离等基础机制，能够结合业务需求进行平台集成、应用开发和性能优化\n-结合具身智能客户的数据、模型、仿真、评测和部署流程，抽象通用平台能力，沉淀行业模板、标准流程和最佳实践方案\n-与算力、存储、调度、模型训练、推理部署等团队协同，打通数据处理、模型训练、评测验证、结果回流的云上闭环\n-参与客户方案设计、技术验证、问题定位和项目交付，推动平台能力在具身智能行业客户中的规模化落地",
"requirements_text": "-计算机、人工智能、自动化、机器人、软件工程等相关专业，本科及以上学历，3 年及以上相关经验\n-熟悉 Python / Go / Java / C++ 中至少一种编程语言，具备扎实的工程研发能力和良好的代码质量意识\n-必须熟悉 Kubernetes 的基本原理和使用方式，具备实际的容器平台、集群应用开发、部署或运维经验\n-了解容器运行时、Pod、Deployment、Service、Job、CRD、Operator、Namespace、ConfigMap、Secret 等核心概念\n-了解容器调度、资源管理、网络、存储、镜像、节点生命周期等基础机制，能够在 K8s 环境下进行应用开发、部署运维和问题排查\n- 熟悉云原生、分布式系统、任务调度、工作流引擎、数据处理平台、AI 开发平台中的一种或多种技术方向\n-理解 AI 模型开发基本流程，熟悉数据处理、数据集管理、训练任务、实验管理、模型评测等环节\n-具备较强的问题抽象能力和平台化思维，能够将客户定制化需求沉淀为可复用的产品能力、算子能力或行业解决方案\n-具备良好的沟通协作能力，能够与客户、产品、算法、架构、交付团队协同推进复杂项目落地\n-加分项\n-有机器学习平台、数据平台、MLOps、工作流引擎、算子框架、模型训练平台研发经验。\n-有机器人、自动驾驶、具身智能、多模态大模型、仿真平台相关项目经验。\n-熟悉 Kubernetes 生态相关技术，如 Ray、Argo、Kubeflow、Airflow、Spark、Flink 等。\n-有云厂商、AI Infra、ToB 行业解决方案或客户项目交付经验。\n-有数据治理、数据血缘、权限管理、质量评估、成本优化等平台能力建设经验。\n-有容器网络、镜像分发、弹性伸缩、节点管理、可观测、故障自愈等能力建设经验。\n-有开源项目贡献经历，尤其是 Kubernetes 生态相关项目。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"Kubernetes",
"Spark",
"Flink",
"机器学习",
"分布式系统",
"数据治理",
"模型训练",
"Go",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "加分项",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
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"job_url": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/SOCIAL/a46226ac-c8cf-4777-8bcc-c6b3062378b7"
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"fulltext": "具身智能数据与平台研发工程师（J103896）\n具身智能数据与平台研发工程师（J103896）\n\n基础信息\n部门：ACG\n地点：北京市,上海市\n类别：技术\n招聘人数：4\n发布时间：2026-08-24\n\n工作职责\n-面向具身智能行业客户，建设云上数据处理、模型开发、训练评测平台化能力，支撑客户核心研发流程在百度智能云上稳定运行\n-负责具身智能场景下的数据处理工作流设计与研发，包括数据清洗、格式转换、数据集管理、任务编排、质量校验、版本管理、权限控制等能力建设\n-负责数据处理算子、工作流编排、任务调度、资源管理、执行环境管理等核心模块研发，提升多模态数据处理、训练准备、评测分析等环节的效率与稳定性\n-基于百舸及 Kubernetes 基础设施，设计并研发系统平台能力，支撑数据任务、训练任务、评测任务的部署、运行、调度、隔离与运维\n-深入理解 Kubernetes、容器运行时、容器网络、存储、镜像、资源隔离等基础机制，能够结合业务需求进行平台集成、应用开发和性能优化\n-结合具身智能客户的数据、模型、仿真、评测和部署流程，抽象通用平台能力，沉淀行业模板、标准流程和最佳实践方案\n-与算力、存储、调度、模型训练、推理部署等团队协同，打通数据处理、模型训练、评测验证、结果回流的云上闭环\n-参与客户方案设计、技术验证、问题定位和项目交付，推动平台能力在具身智能行业客户中的规模化落地\n\n职责要求\n-计算机、人工智能、自动化、机器人、软件工程等相关专业，本科及以上学历，3 年及以上相关经验\n-熟悉 Python / Go / Java / C++ 中至少一种编程语言，具备扎实的工程研发能力和良好的代码质量意识\n-必须熟悉 Kubernetes 的基本原理和使用方式，具备实际的容器平台、集群应用开发、部署或运维经验\n-了解容器运行时、Pod、Deployment、Service、Job、CRD、Operator、Namespace、ConfigMap、Secret 等核心概念\n-了解容器调度、资源管理、网络、存储、镜像、节点生命周期等基础机制，能够在 K8s 环境下进行应用开发、部署运维和问题排查\n- 熟悉云原生、分布式系统、任务调度、工作流引擎、数据处理平台、AI 开发平台中的一种或多种技术方向\n-理解 AI 模型开发基本流程，熟悉数据处理、数据集管理、训练任务、实验管理、模型评测等环节\n-具备较强的问题抽象能力和平台化思维，能够将客户定制化需求沉淀为可复用的产品能力、算子能力或行业解决方案\n-具备良好的沟通协作能力，能够与客户、产品、算法、架构、交付团队协同推进复杂项目落地\n-加分项\n-有机器学习平台、数据平台、MLOps、工作流引擎、算子框架、模型训练平台研发经验。\n-有机器人、自动驾驶、具身智能、多模态大模型、仿真平台相关项目经验。\n-熟悉 Kubernetes 生态相关技术，如 Ray、Argo、Kubeflow、Airflow、Spark、Flink 等。\n-有云厂商、AI Infra、ToB 行业解决方案或客户项目交付经验。\n-有数据治理、数据血缘、权限管理、质量评估、成本优化等平台能力建设经验。\n-有容器网络、镜像分发、弹性伸缩、节点管理、可观测、故障自愈等能力建设经验。\n-有开源项目贡献经历，尤其是 Kubernetes 生态相关项目。\n-面向具身智能行业客户，建设云上数据处理、模型开发、训练评测平台化能力，支撑客户核心研发流程在百度智能云上稳定运行\n-负责具身智能场景下的数据处理工作流设计与研发，包括数据清洗、格式转换、数据集管理、任务编排、质量校验、版本管理、权限控制等能力建设\n-负责数据处理算子、工作流编排、任务调度、资源管理、执行环境管理等核心模块研发，提升多模态数据处理、训练准备、评测分析等环节的效率与稳定性\n-基于百舸及 Kubernetes 基础设施，设计并研发系统平台能力，支撑数据任务、训练任务、评测任务的部署、运行、调度、隔离与运维\n-深入理解 Kubernetes、容器运行时、容器网络、存储、镜像、资源隔离等基础机制，能够结合业务需求进行平台集成、应用开发和性能优化\n-结合具身智能客户的数据、模型、仿真、评测和部署流程，抽象通用平台能力，沉淀行业模板、标准流程和最佳实践方案\n-与算力、存储、调度、模型训练、推理部署等团队协同，打通数据处理、模型训练、评测验证、结果回流的云上闭环\n-参与客户方案设计、技术验证、问题定位和项目交付，推动平台能力在具身智能行业客户中的规模化落地\n-计算机、人工智能、自动化、机器人、软件工程等相关专业，本科及以上学历，3 年及以上相关经验\n-熟悉 Python / Go / Java / C++ 中至少一种编程语言，具备扎实的工程研发能力和良好的代码质量意识\n-必须熟悉 Kubernetes 的基本原理和使用方式，具备实际的容器平台、集群应用开发、部署或运维经验\n-了解容器运行时、Pod、Deployment、Service、Job、CRD、Operator、Namespace、ConfigMap、Secret 等核心概念\n-了解容器调度、资源管理、网络、存储、镜像、节点生命周期等基础机制，能够在 K8s 环境下进行应用开发、部署运维和问题排查\n- 熟悉云原生、分布式系统、任务调度、工作流引擎、数据处理平台、AI 开发平台中的一种或多种技术方向\n-理解 AI 模型开发基本流程，熟悉数据处理、数据集管理、训练任务、实验管理、模型评测等环节\n-具备较强的问题抽象能力和平台化思维，能够将客户定制化需求沉淀为可复用的产品能力、算子能力或行业解决方案\n-具备良好的沟通协作能力，能够与客户、产品、算法、架构、交付团队协同推进复杂项目落地\n-加分项\n-有机器学习平台、数据平台、MLOps、工作流引擎、算子框架、模型训练平台研发经验。\n-有机器人、自动驾驶、具身智能、多模态大模型、仿真平台相关项目经验。\n-熟悉 Kubernetes 生态相关技术，如 Ray、Argo、Kubeflow、Airflow、Spark、Flink 等。\n-有云厂商、AI Infra、ToB 行业解决方案或客户项目交付经验。\n-有数据治理、数据血缘、权限管理、质量评估、成本优化等平台能力建设经验。\n-有容器网络、镜像分发、弹性伸缩、节点管理、可观测、故障自愈等能力建设经验。\n-有开源项目贡献经历，尤其是 Kubernetes 生态相关项目。",
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