
Momenta大模型数据工程师/专家
社招全职地点:北京状态:招聘
任职要求
1、具备扎实的大规模分布式系统架构设计、底层数据平台基建开发经验,具备完整复杂系统的架构搭建与迭代优化经验; 2、熟练掌握Python/Go/C++ 等一到多门开发语言,具备优秀的工程化设计、代码架构与性能调优能力; 3、深度精通分布式数据处理技术,拥有TB/PB 级海量多模态数据存储、计算、调度、流水线开发经验,熟悉湖仓一体、对象存储、分布式计算生态技术栈; 4、深度…
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工作职责
1、负责自动驾驶 & 通用大模型双赛道的数据底层基建全链路架构设计与研发,搭建支撑 VLM 大模型、视频生成、自动驾驶世界模型、端到端智驾模型训练的高性能、高可扩展数据生产平台; 2、打通图像、视频、激光雷达点云、多传感器时序数据全生命周期链路,构建行业领先的数据治理体系,用 AI 工程化能力反哺数据生产全流程,持续驱动模型迭代效率与数据质量上限。
包括英文材料
分布式系统+
https://www.distributedsystemscourse.com/
The home page of a free online class in distributed systems.
https://www.youtube.com/watch?v=7VbL89mKK3M&list=PLOE1GTZ5ouRPbpTnrZ3Wqjamfwn_Q5Y9A
系统设计+
https://roadmap.sh/system-design
Everything you need to know about designing large scale systems.
https://www.youtube.com/watch?v=F2FmTdLtb_4
This complete system design tutorial covers scalability, reliability, data handling, and high-level architecture with clear explanations, real-world examples, and practical strategies.
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文,免费,零起点,完整示例,基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
Go+
https://www.youtube.com/watch?v=8uiZC0l4Ajw
学习Golang的完整教程!从开始到结束不到一个小时,包括如何在Go中构建API的完整演示。没有多余的内容,只有你需要知道的知识。
C+++
https://www.learncpp.com/
LearnCpp.com is a free website devoted to teaching you how to program in modern C++.
https://www.youtube.com/watch?v=ZzaPdXTrSb8
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1. 负责大模型数据平台的整体架构设计与演进,围绕数据的统一管理、检索发现、洞察分析与安全流通构建平台化能力,支撑大模型研发数据的高效、稳定供给。 2. 主导数据检索、预览与数据集组织等核心能力的产品化建设,把算法与业务的用数诉求抽象为通用、易用、自动化的平台服务,持续提升数据的可发现性与可用性。 3. 建设面向数据资产的洞察与追踪体系,实现数据底库、质量与全生命周期流转的可视化、可观测与可度量,为数据价值评估与决策提供支撑。 4. 推动平台与研发全链路的开放集成,通过标准化服务与接口对内对外赋能,提升团队整体的用数效率与协同水平。
更新于 2026-07-29北京|杭州
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1. 负责大模型数据处理与资产化体系的建设,围绕数据的接入、加工、治理与沉淀构建自动化、可扩展的处理能力,保障高质量数据的持续供给。 2. 抽象通用的数据处理与质量治理框架,将各类数据加工与清洗诉求沉淀为标准化、可复用、自动化的平台组件,提升处理效率与工程质量。 3. 建设数据资产化与全生命周期治理能力,实现数据的规范化沉淀、统一管理与可追溯,推动多来源数据的融合与统一。 4. 与算法及平台团队紧密协作,把复杂的数据处理需求转化为平台化、自动化能力,持续提升整个团队的数据处理与供给能力。
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1.负责飞猪大模型项目,训练数据、评测数据、大模型全链路日志数据建设及管理工作; 2.负责训练数据生产链路设计、建设、管理,包括预训练、SFT、后训练等; 3.负责评测数据生产、评测报告数据开发,参与评测标准定制、评测流程设计;
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