崗位描述：
我們正在構建支撐未來低空智能巡檢的"數據高速公路"！這個角色將成為我們AI團隊的核心基礎架構成員，負責設計、搭建并維護一套高效、穩定的數據處理管線。你將有機會從零到一參與整個AI數據平臺建設，接觸海量數據處理、自動化流程、云原生部署等前沿技術。如果你是一位熱衷于解決復雜工程問題、希望用代碼為AI系統打造堅實基礎的工程師，這正是你大展身手的舞臺！

崗位職責：
1.負責數據處理管線的設計與開發： 搭建從無人機原始數據（TB級圖像/視頻）到算法訓練集的全自動化處理流程，包括數據上傳、清洗、解幀、元數據提取與結構化等。
2.構建數據存儲與管理系統： 負責數據湖的架構選型與實施，使用對象存儲（如S3/OSS）和數據庫（如PostgreSQL/MySQL）管理海量數據及其元數據。
3.開發數據服務接口： 為算法工程師和業務應用提供穩定、高效的數據查詢、篩選和訪問API服務。
4.打通AI訓練與推理流程： 參與搭建自動化訓練與推理平臺（MLOps），實現數據流入、模型推理、結果回寫的自動化閉環。
5.負責平臺的運維與優化： 搭建監控告警系統，保障數據管線和相關服務的高可用性，并持續進行性能優化和故障排查。
任職要求：
1.計算機、軟件工程等相關專業本科及以上學歷，2年及以上后端開發或數據相關開發經驗。
2.精通 Python 編程，具備扎實的軟件工程基礎，熟悉Linux/Shell環境下的開發和部署。
3.熟悉至少一種Web后端框架（如 Django, Flask, FastAPI），有獨立開發和部署API服務的經驗。
4.熟練掌握 SQL 和至少一種關系型數據庫（如 PostgreSQL, MySQL），具備良好的數據庫設計和優化能力。
5.熟悉 Docker 容器化技術，并有實際項目應用經驗。
6.具備優秀的學習能力和動手能力，對新技術充滿熱情，能主動分析和解決問題。
7.良好的溝通能力和團隊協作精神，工作認真負責。
加分項（強烈加分，但非必須）：
1.有大數據處理經驗，了解或使用過 Spark, Flink, Kafka 等技術。
2.有工作流調度經驗，使用過 Airflow 或類似工具。
3.有云原生實踐經驗，了解或使用過 Kubernetes (K8s) 進行服務部署和管理。
4.了解 MLOps 概念，有 DVC, MLflow 等工具的使用經驗。
5.有處理大規模圖像、視頻數據項目的經驗。