1、数据采集系统开发

• 设计并搭建多模态数据采集平台，整合视觉、语音、力觉、惯导等多传感器数据

• 开发机器人操作轨迹数据采集系统，支持示教学习与自主探索数据收集

• 构建仿真环境大规模数据自动生成框架，程序化生成多样化训练场景

• 设计数据采集协议与标准，确保数据质量与一致性

2、数据管道与工程架构

• 构建高吞吐、低延迟的数据处理管道，支持TB级数据的实时处理与流转

• 开发分布式数据存储与管理系统，优化海量数据的存取性能与成本

• 设计数据版本控制与溯源机制，保障实验的可复现性与数据完整性

• 建立数据安全与隐私保护体系，符合公司安全规范与行业标准

3、数据标注与质量体系

• 制定具身智能专用标注规范，涵盖行为分割、意图识别、轨迹标注等维度

• 研发智能化标注工具链，提升标注效率与准确性

• 建立多级质量检验流程，包括自动校验、人工复核、抽样审计等

• 管理标注团队工作流程，持续优化标注产能与质量

4、数据集构建与优化

• 分析模型训练需求，设计针对性的数据集构成与分布策略

• 策划数据集的场景多样性、任务复杂度、数据平衡性等关键特性

• 实施数据增强与合成技术，扩展数据集的覆盖范围与规模

• 构建基准测试数据集，支持模型能力评估与对比分析

5、数据分析与价值挖掘

• 开发数据质量评估体系，建立数据健康度监控指标

• 分析数据分布特征，识别数据偏差、噪声与缺失问题

• 建立数据与模型表现的关联分析，指导数据采集方向优化

• 产出数据洞察报告，为技术决策提供数据支持

任职资格要求

必备条件

• 计算机科学、数据科学、机器人学等相关专业本科及以上学历

• 3年以上数据工程、大数据开发或相关领域工作经验

• 精通Python数据处理栈（Pandas, NumPy, PySpark等）

• 熟练掌握SQL/NoSQL数据库与大数据技术生态

• 具备完整的数据管道开发与运维经验

• 优秀的编程能力与系统设计能力

技术专长

核心技能：

• 数据管道工具：Airflow, Kubeflow, Prefect等

• 大数据平台：Spark, Hadoop, Flink等

• 数据存储：MySQL, MongoDB, Redis, HBase等

• 云平台服务：AWS S3/Glue, Azure Data Factory, GCP BigQuery等

优先考虑：

• 有ROS/ROS2机器人数据（bag文件）处理经验

• 熟悉仿真环境（Isaac Sim, MuJoCo, Unity）数据导出与处理

• 具备多模态数据（点云、图像、IMU等）融合处理经验

• 了解机器学习数据需求与数据增强技术

• 有数据标注平台或工具开发经验

能力素质

• 严谨细致的工作态度，对数据质量有极高要求

• 优秀的问题分析与解决能力，能够处理复杂数据工程挑战

• 良好的团队协作与沟通能力，能够跨部门协调资源

• 强烈的责任心与质量意识，注重细节与规范性

• 积极主动的学习态度，能够快速掌握新技术

薪酬福利薪酬待遇

• 具有竞争力的薪资水平

• 年度绩效奖金与项目奖金

• 股权激励计划（核心岗位）

福利保障

• 五险一金+补充商业保险

• 年度健康体检与健康管理

• 带薪年假与弹性工作制

• 技术培训与职业发展支持

• 团队建设与文化活动

工作环境

• 业界领先的计算资源与数据基础设施

• 与顶尖技术团队共事的学习成长机会

• 参与前沿技术研发与产品落地的完整流程

• 开放包容的技术氛围与创新文化