设计并维护教育大模型的数据管道，实现从原始数据采集到训练数据输出的自动化流程。 优化数据管道性能（如吞吐量、延迟），支持高并发教育数据（如考试期间的答题数据）的实时处理。 开发数据校验和异常处理机制，保障训练数据的一致性和完整性。

本科及以上学历，计算机 / 软件工程专业，3 年以上数据管道开发经验，熟悉 Kafka、Spark 等工具。 掌握 SQL 和 Python 数据处理脚本，有教育数据 ETL 案例优先。 了解教育数据的业务逻辑（如课程进度、学生档案），能设计针对性管道策略。