职位描述：
1智能数据标注平台建设 深度分析现有数据标注流程（尤其针对机器人多模态数据视觉3D点云机械臂轨迹触觉等）的痛点，主导对开源工具Label Studio进行深度二次开发与改造，打造契合内部工作流的智能标注平台。 设计并推动自动化预标注人机协作标注众包质检等核心功能，显著提升标注效率与数据质量。 建立数据采集标注验收版本管理的完整闭环，形成高效可追溯的数据流水线。 2结构化AI数据治理平台建设 规划和设计AI数据治理平台，解决结构化非结构化数据的存储检索版本血缘与生命周期管理难题。 主导定义数据质量标准元数据识别策略数据切分策略，并设计产品化工具予以固化与监控。 构建数据资产目录与数据服务API，实现数据在算法训练评测环节的高效流通与复用，挖掘数据资产价值。 3大小模型统一编排平台 洞察模型开发部署调度与服务的全链路需求，抽象共性，设计统一的模型编排与服务平台架构。 规划平台核心能力，如可视化工作流编排多类型模型（大语言模型/视觉模型/传统小模型）的统一接入与管理推理服务部署与弹性伸缩实验跟踪与效果评估等。 与算法工程团队紧密协作，推动平台落地，降低模型应用门槛，提升研发效率，支撑快速迭代与A/B测试。 4团队协作与产品全周期管理 深入理解具身机器人低空经济或其他AI驱动业务场景的需求，转化为清晰的产品路线图PRD和原型。 协调并驱动设计工程算法数据标注团队，确保产品高质量按计划交付与持续迭代。 建立产品数据指标体系，监控产品效果，基于数据和用户反馈持续优化产品。 任职要求 必备条件 经验 5年以上互联网或科技公司产品经验，其中至少3年专注于数据平台AI基础设施MLOps或开发者工具相关产品。 成功案例 拥有从0到1主导设计并成功交付中大型B端或平台型产品的完整经历，有AI/数据领域产品成功案例者优先。 技术理解 深入理解AI/ML技术栈（数据采集标注训练评估部署）数据工程和云计算基础。能与工程师算法科学家进行高效技术对话。 数据思维与架构能力 具备强大的结构化思维和数据敏感度，善于设计复杂系统的抽象模型和产品架构。 卓越执行力 出色的项目管理跨部门沟通协调能力和推动力，能同时应对多个复杂项目。 优先条件 有机器人低空经济城市治理物联网等领域的多模态数据产品经验。 熟悉Label StudioScale AI等主流数据标注工具或平台。 了解主流的大模型服务框架（如LangChainLlamaIndex）及模型部署技术（如Triton, TensorRT）。 具备一定的技术背景，如计算机软件工程相关专业。 举报