千问千问C端事业群-数据智能平台高级开发工程师-北京

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. 参与智能引擎事业部大数据平台的开发、设计与维护工作，打造高可靠、低成本、简单易用的 Flink 实时计算和大数据技术中台； 2. 支持阿里集团AI数据的全面入湖，完善湖仓一体存储与优化，降低用户使用数据的门槛； 3. 参与搜索、广告、推荐、AI 推理等链路的数据处理链路的深度重构，适应大模型场景的需求，打造领域高效的SaaS解决方案。

-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. 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