小米服务与数据工程师
任职要求
1. 扎实的计算机基础知识，精通IO、多线程、分布式、网络、存储等主流技术，善于学习新技术 2. 熟练掌握Java或者C++，编程习惯良好，至少五年开发经验，有网络性能、高并发调优经验者优先 3. 熟练使用MySQL、消息队列、负载均衡等中间件，熟悉Hbase、Redis等KV存储，熟悉对象存储等公有云技术，…
工作职责
1. 负责云服务基础服务的架构优化，负责开发安全、稳定、可靠的基础服务组件 2. 参与系统架构设计优化和技术调研等工作，协同多团队完成项目交付
负责制造业 AI 数据基座 的工程化建设与落地，实现从数据采集、治理、加工到 AI Ready 数据服务的全链路，支撑领域大模型及其他 AI 应用的落地。 1、数据预处理与质量提升 1.1 设计自动化数据清洗、异常检测、缺失补全、去噪与归一化流程 1.2 开发 多模态数据解析与对齐 工具链（CAD 文件解析、工业图像与工艺文本对齐、传感器信号同步） 1.3 建立持续化数据质量监控与回溯机制，确保训练数据的稳定性与一致性 2、AI 数据加工与标注 2.1 搭建和维护数据标注平台（CVAT、Label Studio 等），并实现批量标注自动化 2.2 开发数据增强、弱监督、半监督等 AI 数据扩充方法，提高数据多样性与泛化能力 2.3 支持合成数据（Synthetic Data）生成与验证 3、特征工程与向量化处理 3.1 开发特征提取、Embedding 生成与向量化存储（Milvus、FAISS、Pinecone 等） 3.2 建设 Feature Store，为大模型训练、RAG（检索增强生成）与实时推理提供高质量特征数据流 4、数据服务化与API开发 4.1 构建标准化数据 API、特征查询接口及实时数据流服务，供算法与应用调用 4.2 优化数据访问性能、扩展性与安全性，支持高并发 AI 场景
在这里， 你将有机会与业界技术牛人一起玩转PB级数据传输、存储、计算、分析； 你将有机会与技术达人一起构建企业级数据仓库； 你将与我们一起建设数据应用产品与数据分析体系； 你将是vivo数据中台建设的一分子。 你将与我们一起专注于如下工作： 1、参与相关技术方案的设计与评审，制定与业务方案相匹配的技术方案，并确保方案有效落地； 2、与其它项目团队高效协作，与设计师进行讨论和沟通，给最终用户交付高质量的软件产品与服务； 3、参与营销、供应链、财务、研发等大数据应用产品的技术开发； 4、参与并使用最先进的架构设计理念和方法，通过前、中、后台技术实现业务方案在系统中落地； 5、参与相关产品的迭代改进、架构设计、性能调优、功能优化、体验优化等工作。
1. 负责数据预处理与特征工程流水线的开发与维护（缺失值、异常值处理、标准化、编码等），保障模型训练与线上推理数据的一致性； 2. 与算法团队协同，持续优化训练数据集构建逻辑，支持模型迭代、测试流程； 3. 建立数据质量监控体系，定位并分析数据问题根因，提出改进方案并推动数据源或处理流程优化落地； 4. 优化数据仓库 / 数据湖存储架构及 Spark 计算资源配置，提升数据查询和模型训练效率； 5. 作为部门与公司级大数据平台的接口人，参与平台需求评审、接口设计与系统集成，输出技术文档与规范； 6. 协助平台团队进行作业调度、性能调优与监控告警策略设计，确保数据链路稳定高效； 7. 参与制定数据处理与 MLOps 开发规范，提升流程自动化水平与团队协作效率。
1.负责指标平台、用户画像平台等数据平台的后端服务与数据查询接口研发与优化。 2.参与画像标签的生产、同步与维护，保证标签口径统一与数据的准确、及时。 3.支撑数据产品版本迭代，按需求完成功能新增、性能优化、监控与日志补全等工作。 4.配合算法团队，参与在线推荐服务的接口与数据链路开发，保障在线服务结果的稳定、高效输出。 5.参与大模型相关探索，如指标助手、图文生成等大模型应用，以及MCP等框架的数据接口开发与接入。 6.跟踪业界大数据和实时计算技术发展，评估并引入合适的新技术方案，持续优化平台架构与研发效率。 7.积极响应线上问题，对数据查询、平台任务故障等问题进行快速排查与修复，保障数据平台高可用与稳定运行。