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【岗位定位】 我们正在寻找一位全栈工程师，持续维护与迭代机器人 VLA 模型评测平台。平台已有一个成熟可用的版本，你的工作是在此基础上深入业务、扩展能力、打磨体验——核心价值是让「系统化、可复现地评测 VLA 模型」这件事持续做得更好。这不是从零搭建，而是接手一套真实运行中的系统，理解它的业务内核，把前后端一起往前推。前端承载研究员日常使用的实验配置、结果查看与分析交互，是评测体验的关键一环，相当一部分开发工作在前端；后端则支撑评测流程、指标聚合与数据管理。
【岗位职责】 1. 持续迭代 VLA 评测平台：深入评测业务，扩展和优化实验配置、结果分析、指标聚合、标注、报表等能力，让模型评测更高效、更可复现； 2. 前端开发（重要）：开发和维护面向研究员的平台前端——实验配置、结果可视化、指标对比、标注交互等，直接决定评测工具的易用性与效率； 3. 后端开发：维护和演进平台后端——API、数据库设计与迭代、评测指标聚合、批量实验编排、报表数据等； 4. 维护评测指标聚合逻辑，确保指标口径正确、可解释——指标是研究员判断模型好坏的核心依据，出错危害最大； 5. 设计并维护评测实验的批量编排与幂等处理（模型 × 任务 × 场景的组合评测），以及数据透视、聚合、排行等分析能力； 6. 建设标注工作流，支撑评测结果的人工核验与多状态流转； 7. 按良好的分层架构组织代码，具备子系统独立设计能力，保证系统随业务演进不腐化； 8. 遵守性能红线：服务端分页、过滤下推数据库、避免大字段全量查询，识别并优化慢查询与 N+1 问题； 9. 编写和维护测试代码，改逻辑前先读测试、改完跑测试； 10. 后续承担测试平台建设——系统级 test case 管理、自动化测试调度、结果采集与对比分析、测试报告生成等。
1. 具备全栈开发能力，前后端均能独立承担；后端 2 年以上，掌握主流后端框架 + 关系型数据库，能写生产级 REST API； 2. 前端工程能力扎实，熟悉主流前端框架，能开发数据密集型的管理后台与可视化交互界面； 3. 具备良好的复杂业务关系型数据库表设计与持续迭代演进能力，熟悉敏捷开发； 4. 能按分层架构 / 领域驱动设计组织代码，理解仓储等设计模式，具备子系统独立设计能力； 5. 熟悉常用后端框架的底层原理，能安全处理半结构化数据； 6. 具备性能治理习惯：会看执行计划，能做分页、索引与大字段治理，识别 N+1 问题； 7. 具有产品思维，能站在研究员使用视角设计评测流程与交互； 8. 善用现代 AI 与大模型解决工程问题：日常用 AI 辅助开发、调试、分析，能明显提升个人产出。
【加分项】 1. 具身智能 / VLA / 机器人 RL 评测背景：理解 VLA 模型评测的语义与研究员诉求，知道一次模型迭代该看哪些指标、怎么对比——这是把评测平台做对、而非当普通管理系统做的关键； 2. 熟悉 NoSQL，理解按业务建独立索引等设计； 3. 用过或写过实验追踪 / 模型评测类系统（如实验管理、评测 leaderboard 等）——领域模型同构，上手快； 4. 对新技术有持续了解与学习意愿； 5. 熟悉容器化与 CI/CD（如 Docker、GitLab CI）。
