某多模态大模型（MLLM）研发团队现招聘一位Python数据外包工程师，需到岗坐班。主要职责是设计和实现TB/PB级别多模态数据处理系统。核心能力要求包括精通Python多进程/多线程并发编程，具备从零到一构建复杂并发任务的经验，能解决GIL限制下的性能瓶颈；深刻理解生产者-消费者模式，设计解耦、可扩展的数据流水线，并有大规模数据处理经验；熟悉调用LLM/MLLM API，特别是OpenAI格式API的实践；以及掌握视频（FFmpeg）和图像（OpenAI）的核心处理技术。加分项包括分布式计算框架（Ray, Dask, Spark）和工作流调度工具（Airflow）经验。本项目为外包合作，寻求长期稳定伙伴，提供纯粹技术环境和顶尖AI模型成长孵化全体验。有意者请将简历发送至指定邮箱，邮件主题注明“[多模态数据工程师申请] + [姓名]”。
🎯 **核心技术要求**：该岗位强调Python并发编程能力，要求应聘者精通多进程/多线程，并有从零构建复杂并发系统的实战经验，能够有效解决GIL带来的性能限制。同时，需要深入理解并能应用生产者-消费者模式来设计可扩展的数据流水线，具备处理TB/PB级别海量数据的架构思维和实践能力。此外，熟悉调用LLM/MLLM API，特别是OpenAI格式的API请求处理，以及掌握FFmpeg和OpenCV等基础数据处理技术也是必备条件。
🌟 **大规模数据处理能力**：岗位核心职责之一是设计和实现TB/PB级别多模态数据处理系统。这意味着应聘者需要具备处理海量数据的架构设计能力，能够构建解耦、可扩展的数据流水线，并能高效地完成数据的清洗、转换和加载工作。对大规模数据架构的深刻理解和熟练应用是成功的关键。
🚀 **LLM/MLLM 应用经验**：对于需要处理多模态数据的岗位，熟悉调用大语言模型（LLM）或多模态大模型（MLLM）的API至关重要。特别是对OpenAI格式API的深入了解和实践经验，包括prompt构建、流式响应处理以及错误处理机制，能够直接提升数据处理的效率和模型应用的准确性。
🔧 **加分项与合作模式**：拥有Ray、Dask或Spark等分布式计算框架经验，以及熟悉Airflow等工作流调度工具，将是重要的加分项。该项目采用外包合作形式，寻求能够长期、稳定合作的技术伙伴，并承诺提供纯粹的技术环境以及参与顶尖AI模型孵化过程的宝贵机会。
WX 多模态大模型（ MLLM ）研发的团队，招一个 Python 数据外包，需要到岗坐班。负责设计和实现 TB/PB 级别的多模态数据处理系统。
[您需要具备的核心能力]
高性能并发处理：
必须精通 Python多进程/多线程并发编程，有从零到一构建复杂并发任务的实战经验，能够解决 GIL 限制下的性能瓶颈。
大规模数据架构：
深刻理解并能熟练应用生产者-消费者模式来设计解耦、可扩展的数据流水线。具备大规模数据处理的思维和经验，能够驾驭海量数据的清洗、转换与加载。
LLM/MLLM 应用经验：
有调用大语言模型（ LLM ）或多模态大模型（ MLLM ） API 的实际经验。熟悉网络请求，特别是对OpenAI 格式的 API 请求（包括 prompt 构建、流式响应处理、错误处理等）有深入了解和实践。
基础数据技能：
熟悉视频（ FFmpeg ）、图像（ OpenCV ）的核心处理技术。
[加分项]
有 Ray 、Dask 或 Spark 等分布式计算框架经验。熟悉工作流调度工具（如 Airflow ）。
[合作说明]
岗位性质：本项目为外包合作形式，入职供应商公司。寻求能长期、稳定合作的伙伴。我们提供：纯粹的技术环境以及与顶尖 AI 模型成长孵化过程全体验。
[联系我们]
如果您是我们要找的技术专家，请将您的简历发送至：
2033435907@qq.com
邮件主题请注明：** [多模态数据工程师申请] + [您的姓名] **
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