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【崗位職責】

1、數(shù)據(jù)集構建與維護
主導具身智能相關多模態(tài)數(shù)據(jù)集（圖像、點云、語言、動作等）的采集、標注、清洗、處理、存儲、版本管理與持續(xù)優(yōu)化，確保數(shù)據(jù)集的可追溯性、一致性與多樣性。支持空間理解、視覺定位、任務規(guī)劃、多模態(tài)推理、可用性等方向的數(shù)據(jù)集設計、構建與迭代，涵蓋真實世界與仿真環(huán)境（如AI2THOR、AirSim、Gazebo、Isaac、Libero、ALOHA等）。
2、數(shù)據(jù)合成與增強
設計并實施數(shù)據(jù)合成與增強方案，利用生成式AI、物理仿真、數(shù)字孿生等技術，高效生成高質量具身智能訓練數(shù)據(jù)，降低真機采集成本，提升數(shù)據(jù)多樣性與覆蓋度。跟蹤并實踐前沿數(shù)據(jù)合成方法（如Sim2Real、視頻生成大模型后訓練等），探索跨平臺、跨模態(tài)的數(shù)據(jù)遷移與泛化能力。
3、數(shù)據(jù)質量評估與治理
建立并完善數(shù)據(jù)質量評估體系，包括數(shù)據(jù)完整性、準確性、一致性、時效性、可用性等維度，結合自動化與人工審核，保障數(shù)據(jù)質量滿足算法訓練需求。
推動數(shù)據(jù)治理標準化，制定數(shù)據(jù)采集、標注、評測、迭代等規(guī)范，參與行業(yè)標準制定與推廣。數(shù)據(jù)Pipeline與工具開發(fā)，設計并開發(fā)高效、可擴展的數(shù)據(jù)處理Pipeline，支持大規(guī)模多源異構數(shù)據(jù)的自動化采集、清洗、4 標注、檢索、分析與可視化。參與自動化數(shù)據(jù)標注系統(tǒng)與數(shù)據(jù)挖掘工具開發(fā)，持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)標注效率與質量，為算法團隊提供高價值數(shù)據(jù)支持。
5、 跨團隊協(xié)作與算法支持
與算法、仿真、機器人等跨職能團隊緊密合作，理解算法數(shù)據(jù)需求，支持技能學習、多模態(tài)模型、端到端學習、遷移學習等方向的數(shù)據(jù)應用與基準建立。支持數(shù)據(jù)集在機器人技能訓練、任務評測、模型微調等環(huán)節(jié)的落地應用，推動數(shù)據(jù)集在具身智能領域的快速轉化。

【崗位要求】

1 、學歷與專業(yè)背景
碩士及以上學歷，人工智能、計算機、機器人、自動化、數(shù)學等相關專業(yè)優(yōu)先；有3年以上相關工作經驗，有大模型、大數(shù)據(jù)、自動駕駛、機器人數(shù)據(jù)集項目經驗者優(yōu)先。
2 、編程與工程能力
精通Python，具備扎實的編程基礎，熟練掌握TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，熟悉ROS、NVIDIA Isaac、MuJoCo、Gazebo等機器人仿真與開發(fā)環(huán)境。具備分布式數(shù)據(jù)處理、ETL開發(fā)、數(shù)據(jù)倉庫建設經驗，熟悉Hadoop、Spark、Flink等大數(shù)據(jù)技術棧者優(yōu)先。
3 、數(shù)據(jù)集與合成技術經驗
熟悉主流具身智能數(shù)據(jù)集（如RoboMIND、OpenX-Embodiment、AgiBot World、DROID、DexonomySim等），了解其特點、適用場景與數(shù)據(jù)規(guī)范。
熟悉數(shù)據(jù)合成與增強技術，包括物理仿真、生成式AI、視頻生成大模型后訓練、Sim2Real等，有實際數(shù)據(jù)合成項目經驗者優(yōu)先。
4 、數(shù)據(jù)質量與評估能力
熟悉數(shù)據(jù)質量評估方法（如數(shù)據(jù)驗證、交叉驗證、邏輯檢查、可視化分析、誤差分析等），能夠設計并實施數(shù)據(jù)質量監(jiān)控與改進方案。
具備數(shù)據(jù)治理、標準化流程建設經驗，有數(shù)據(jù)集版本管理、可追溯性建設經驗者優(yōu)先。
5 、仿真與機器人系統(tǒng)經驗
熟悉AI2THOR、AirSim、Gazebo、Isaac、Libero、ALOHA等主流仿真環(huán)境，有機器人數(shù)據(jù)采集、仿真數(shù)據(jù)生成、真機部署經驗者優(yōu)先。
了解空間理解、視覺定位、任務規(guī)劃、多模態(tài)推理等具身智能關鍵技術，熟悉相關數(shù)據(jù)需求與評測方法。