1、参与语言、多模态与 Agent 场景下数据生产与流转体系的开发，构建高吞吐、可扩展的数据基础设施，优化数据采集、处理、存储与分发效率，支撑规模化模型训练与行业调优； 2、参与面向异构分布式环境的数据处理与调度系统的开发，实现分布式数据流水线与推理服务化架构，支持多模型推理、数据合成与蒸馏的高并发执行，提升资源利用率与整体吞吐； 3、参与统一数据格式与版本管理体系的实现，参与面向大规模训练与推理的存储架构开发，提升数据可追溯性与生命周期管理能力，支撑 PB 级数据规模扩展； 4、参与大模型数据工程平台与工具链能力的建设，包括任务编排、指标采集、失败恢复与自动扩缩容等模块的实现，推动数据生产与验证的自动化闭环，支撑数据飞轮高效运转； 5、跟踪分布式计算、存储与推理加速等前沿技术，与算法及平台团队协作，推动数据工程与训练系统、推理服务及 Agent 架构的融合落地，持续提升工程成熟度与技术竞争力。 1、计算机科学、软件工程、人工智能、计算机工程、机器学习、数据工程等相关专业，具备扎实的计算机系统基础； 2、具备较强的代码编写和算法实现能力，熟悉模型架构、数据工程、操作系统、分布式计算与存储系统、并行软件开发； 3、具备较强的学习能力、自驱意识、团队意识和责任意识，能够积极参与团队协作，快速适应技术迭代； 4、具备良好的工程实现能力，熟悉分布式计算与存储系统，有高性能数据处理与调度系统开发经验，或有推理服务化部署、集群性能优化经验者优先； 5、有相关实习经验或高水平竞赛（如 ACM、ICPC 等）获奖经历者优先；在领域顶级会议（如 NeurIPS、ICML、AAAI、VLDB 等）发表论文者更佳。