地平线【地瓜机器人】后端开发工程师（分布式存储方向）
任职要求
1. 学历与专业：计算机科学与技术、软件工程、云计算、大数据、网络工程等相关专业本科及以上学历。 2. 工作经验：5 年及以上分布式存储、大数据存储相关开发 / 运维经验，熟悉主流分布式存储架构与业务落地流程。 3. 核心技能：熟练掌握 JuiceFS 或 Alluxio 至少其中一款产品，精通其在 Kubernetes 集群中的部署、挂载、使用、排障与调优，深入理解架构、核心原理。 4. 自建存储能力：精通Ceph、MinIO架构、部署运维与故障排查，具备自建分布式存储集群实战经验。 5. AI 场景经验：有分布式训练、推理场景存储支撑经验，能够针对性完成存储侧性能加速方案设计与落地。 6. 性能优化能力：精通存储级别全维度性能优化，擅长 IO、元数据、缓存、网络等链路调优，可独立分析并解决各类存储性能问题。 7. 混合云经验：具备混合云存储落地、运维实战经历，熟悉线下自建存储与公有云存储对接、数据流转、统一管控方案。 8. 编程能力：精通 Go 或 Python 语言，具备扎实的编码功底、脚本开发、工具自研及组件二次开发能力，代码风格规范。 9. 云原生基础：熟练掌握 Docker、Kubernetes，熟悉 PV/PVC、存储类、CSI 等 K8s 存储体系，能独立完成容器存储方案落地。 10. 操作系统与基础组件：熟练使用 …
工作职责
1. 分布式存储系统开发与运维：负责企业级分布式存储平台的设计、开发、部署及日常运维，保障存储集群高可用、高吞吐、低延迟稳定运行。 2. 云原生存储落地：基于 Kubernetes 环境部署、配置、运维 JuiceFS/Alluxio，完成存储卷挂载、权限管控、动态供给，适配容器化业务运行需求。 3. 分层存储架构建设：依托 JuiceFS/Alluxio 构建统一数据湖、缓存加速架构，优化冷热数据分层、数据读写链路，支撑大数据、AI 训练、推理等场景的数据访问需求。 4. AI 场景存储专项优化：面向分布式训练、推理业务开展存储性能加速工作，结合业务特征定制读写策略，解决训练 / 推理过程中的 IO 瓶颈。 5. 自建存储体系建设与维护：深度使用、运维 Ceph、MinIO，负责对象存储、块存储、文件存储集群搭建、扩容与日常管控，保障多类型存储服务稳定供给。 6. 混合云存储架构落地：负责混合云环境下存储架构规划、打通与运维，实现线下自建存储与公有云存储互联互通、数据协同、统一管理。 7. 存储性能调优与问题排查：持续监控存储集群运行状态，分析 IO 瓶颈、元数据性能、缓存命中率等指标，开展存储级别深度性能优化，完成参数调优、故障定位与修复，提升整体存储服务能力。 8. 数据迁移与接入适配：对接业务系统、计算集群，完成存量数据迁移、存储接口适配，制定数据同步、权限管理、配额管理方案，保障业务平滑接入。 9. 存储架构迭代与方案落地：结合业务增长需求，迭代存储架构，设计容灾备份、数据安全、多租户隔离方案；参与技术方案评审，输出标准化存储使用规范。 10. 跨团队协作支撑：配合后端、大数据、AI、算法等团队，提供存储技术支持，解决分布式训练、推理场景下各类存储相关问题，推动项目落地。
1、参与具身智能（人形机器人）产品与市场研究：行业趋势、标杆案例、竞品能力拆解、客户需求画像； 2、协助输出产品与解决方案物料：产品介绍、卖点提炼、对外话术、案例包装等； 3、协助推动产品需求管理：需求收集与分析、PRD/需求文档撰写； 4、协助做Go-to-market相关工作：方案商与上游厂商信息收集、商务活动支持； 5、参与客户/伙伴沟通支持：会议纪要、问题清单、需求澄清、交付流程跟进等。
1. 地瓜英文社区在地瓜开发板RDK系列上的技术支持，如英文论坛、Discord、Youtube、X等平台，英文读写流利者优先； 2. 参与机器人（如轮式、点足、机械臂等）在RDK系列上的应用开发工作，要求对硬件熟悉，如底层设计、串口通信、底板焊接等，有一定C++、C、Python等编程语言基础，了解AI相关工作流为加分项； 3. 积极支持地瓜社区和相关出海活动，如线上直播、线下比赛等，有一定交流和沟通能力。有参加过相关机器人竞赛者优先，如RM、地瓜智能车竞赛等。
一、核心使命 以技术为核心驱动力，制定并落地公司 IT 中长期战略，统筹 IT 架构、运维、安全、数据、数字化项目等全领域工作，保障 IT 系统稳定高效运行，推动技术与业务深度融合，提升组织运营效率与核心竞争力。 二、工作职责 IT 战略与规划 结合公司发展战略，制定 IT 中长期规划（3-5 年）与年度计划，明确技术路线图、资源投入预算及落地里程碑； 主导技术架构顶层设计，统筹云原生、大数据、人工智能等新技术选型与应用，搭建灵活可扩展的企业级 IT 架构； 评估技术趋势与行业标杆实践，推动技术创新与场景落地（如数字化转型、业务流程自动化等），为业务增长提供技术支撑。 全链路 IT 管理 统筹 IT 基础设施（服务器、网络、存储、云资源等）的规划、部署、运维与优化，保障核心业务系统稳定运行； 主导信息安全体系建设，制定数据安全、网络安全、合规管理等制度与流程，防范网络攻击、数据泄露等风险，确保符合行业监管要求（如等保、GDPR 等）； 统筹数字化项目全生命周期管理（需求调研、立项、开发、测试、上线、迭代），协调跨部门资源，确保项目按时、按质、按预算交付； 负责 IT 资产（硬件、软件、授权）全生命周期管理，优化 IT 资源分配，控制 IT 运营成本，提升投入产出比。 团队与组织建设 搭建 IT 团队组织架构，负责核心人才招聘、培养、激励与梯队建设，提升团队技术能力与执行力； 建立 IT 部门绩效考核、工作流程与协作机制，推动跨部门（业务、财务、人力等）技术协同，提升组织运营效率； 塑造技术驱动、创新进取的团队文化，推动知识沉淀与技术分享。 风险与合规管控 建立 IT 风险预警与应急响应机制，制定灾备方案并定期演练，快速处置系统故障、安全事件等突发问题； 统筹 IT 合规管理，确保 IT 系统、数据处理、技术采购等符合国家法律法规及公司内部制度要求； 定期向管理层汇报 IT 工作进展、风险状况及优化建议，为决策提供数据支撑。
方向： 机器人模型上机 / 整机联调 / 客户 POC 交付 岗位定位： 将云侧训练完成的 VLA、策略模型等部署到真实机器人，贯通「模型输出 → 中间件 → 控制系统 → 执行器」全链路，推动模型在真实场景稳定安全运行。融合运控、系统集成、模型部署与客户交付能力，核心解决具身模型从训练到落地的工程化问题。 岗位职责： 1. 模型上机部署：将 VLA / 模仿学习 / 强化学习模型接入真机，完成观测空间与动作空间适配（关节位置、速度、力矩、末端位姿、底盘速度等）。 2. 部署链路搭建：设计「云端训练 → 边缘推理 → 机器人控制器」架构，覆盖推理、实时控制、安全策略、通信协议与控制频率等模块。 3. 整机联调：对接机械臂、移动机器人、人形等多种本体，集成 ROS/ROS2、厂商 SDK、驱动、传感器及控制器，完成运控链路搭建与整机调试。 4. 运控优化：开发 / 集成运动学、轨迹生成、位置 / 速度 / 力矩 / 阻抗 / 力控制等能力，提升动作平滑性、精度、响应、稳定性与安全性。 5. Sim2Real 适配：基于 MuJoCo / Isaac Sim / Gazebo 等仿真环境验证，完成坐标、控制周期、数据归一化、传感器与动力学参数适配。 6. 客户交付：理解客户本体与场景，制定部署方案，参与远程或现场部署、问题定位与验收。 7. 能力沉淀：将适配接口、控制模块、诊断工具与部署流程标准化，建设适配层与工具体系。 8. 闭环反馈：与训练、数据、仿真、云平台团队协作，将真机数据与问题反哺训练与工具链。