百度数据智能平台解决方案架构师（供应链专家）（J96063）
任职要求
-专业背景与经验：本科及以上学历，理工科或供应链管理相关专业背景
-拥有5年以上半导体、芯片设计/制造、或汽车电子/整车制造行业的供应链管理或信息化项目经验
-本岗位看重实际业务理解与问题解决深度，对应聘者年龄无具体限制，欢迎资深专家投递
-核心能力：卓越的“翻译”能力： 具备极强的逻辑思维，能够熟练使用Visio、Xmind、Axure等工具绘制业务流程图和原型，能够通过文档和语言让技术人员听懂复杂的业务规则
-行业Know-how：…工作职责
-业务需求分析与转译：深入业务一线，调研半导体/汽车供应链中的计划（Planning）、采购（Sourcing）、制造（Making）及交付（Delivering）环节的实际痛点 -负责将复杂的业务逻辑（如晶圆Bank管理、多级委外加工、汽车零部件配套逻辑）转化为清晰的技术语言和系统需求文档，消除业务方与开发团队之间的理解鸿沟 -供应链解决方案规划：基于供应链价值流模型，对半导体、汽车及传统制造等行业客户的端到端供应链进行诊断，识别瓶颈、成本泄漏及风险点 -针对行业特有的长周期、高波动特点，主导设计供应链计划（APS）、采购协同（SRM）或库存管理系统的高阶方案 -构建端到端的业务流程蓝图，确保系统设计能够支持复杂的BOM结构、ECN变更及批次追溯要求 -系统落地与全生命周期管理：协同研发团队进行技术可行性评估，全程跟踪需求开发、测试及上线环节，确保交付成果与业务目标高度一致 -负责新功能的业务验收（UAT），并制定用户操作手册与培训计划，推动系统在业务场景中的实际落地 -流程优化与数据驱动：利用数据分析手段识别供应链瓶颈，提出流程重组或算法优化建议（如安全库存模型优化、需求预测准确率提升） -建立供应链关键指标体系（KPIs），通过数字化看板监控业务健康度
1. 负责数据平台的整体架构和开发工作，包括但不限于服务端设计与开发； 2. 熟悉并应用大数据相关技术及中间件，提升数据处理效率；参与数据Agent相关研发，包括理论研究与技术应用； 3. 对现有数据平台进行优化升级，提升系统性能；根据团队项目需求，完成数据平台研发任务。
1. 负责数据平台的整体架构和开发工作，包括但不限于服务端设计与开发； 2. 熟悉并应用大数据相关技术及中间件，提升数据处理效率；参与数据Agent相关研发，包括理论研究与技术应用； 3. 对现有数据平台进行优化升级，提升系统性能；根据团队项目需求，完成数据平台研发任务。
1. 建设多源异构数据统一管线：覆盖真机采集数据（跨本体、多传感器）与仿真数据的接入、清洗、转换、质检、存储和分发，实现不同来源数据的标准化汇聚 2. 负责多模态机器人数据的Schema设计与标准化：覆盖图像、深度图、点云、IMU、关节角、轨迹、动作、语义标注、传感器参数等，兼容统一/自有格式规范，支持对接开源数据集 3. 设计并搭建分布式仿真调度系统：支持大规模环境实例跨多GPU/多节点的调度、监控与弹性扩缩 4. 构建数据质量过滤与异常检测模块和建设数据版本管理与血缘追踪体系 5. 搭建数据导出与训练对接服务：按训练需求灵活导出真机+仿真混合数据子集，支持增量更新与数据混合策略（如Sim2Real增广比例调配） 6. 与仿真引擎、算法训练、机器人本体和平台工程团队协作，打通数据从采集/生成到训练、评测、分析和可视化平台的完整链路
1. 建设多源异构数据统一管线：覆盖真机采集数据（跨本体、多传感器）与仿真数据的接入、清洗、转换、质检、存储和分发，实现不同来源数据的标准化汇聚 2. 负责多模态机器人数据的Schema设计与标准化：覆盖图像、深度图、点云、IMU、关节角、轨迹、动作、语义标注、传感器参数等，兼容统一/自有格式规范，支持对接开源数据集 3. 设计并搭建分布式仿真调度系统：支持大规模环境实例跨多GPU/多节点的调度、监控与弹性扩缩 4. 构建数据质量过滤与异常检测模块和建设数据版本管理与血缘追踪体系 5. 搭建数据导出与训练对接服务：按训练需求灵活导出真机+仿真混合数据子集，支持增量更新与数据混合策略（如Sim2Real增广比例调配） 6. 与仿真引擎、算法训练、机器人本体和平台工程团队协作，打通数据从采集/生成到训练、评测、分析和可视化平台的完整链路