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工作內(nèi)容
1負(fù)責(zé)主流具身智能相關(guān)數(shù)據(jù)（如感知多模態(tài)動(dòng)作控制物理交互等）的收集分析與自動(dòng)化清洗流程的設(shè)計(jì)和實(shí)施，制定數(shù)據(jù)清洗標(biāo)準(zhǔn)；
2參與構(gòu)建和優(yōu)化數(shù)據(jù)平臺(tái)相關(guān)功能模塊（如數(shù)據(jù)標(biāo)注驗(yàn)證維護(hù)系統(tǒng)），保障數(shù)據(jù)的質(zhì)量完整性與可追溯性；
3與算法團(tuán)隊(duì)緊密合作，深入理解具身數(shù)據(jù)特性，推動(dòng)高質(zhì)量具身智能模型的訓(xùn)練與評估；
4梳理和反饋數(shù)據(jù)采集過程中的標(biāo)準(zhǔn)與問題，提出采集策略優(yōu)化方案，提高數(shù)據(jù)采集的效率和有效性；
5跟蹤具身智能領(lǐng)域前沿?cái)?shù)據(jù)集與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，參與團(tuán)隊(duì)數(shù)據(jù)策略與技術(shù)規(guī)范的制定。

任職要求
1具備扎實(shí)的數(shù)據(jù)工程能力，具備數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)建模等相關(guān)經(jīng)驗(yàn)；
2熟悉常見大數(shù)據(jù)處理工具與框架（如 Hadoop, Spark, Hive, Airflow 等），具有并行/分布式數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)；
3熟悉 Python / SQL / Shell 等語言，掌握至少一種主流數(shù)據(jù)處理框架（如 PandasPySparkDask 等）；
4熟悉數(shù)據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)驗(yàn)證數(shù)據(jù)版本控制等流程，有構(gòu)建數(shù)據(jù)管線和數(shù)據(jù)平臺(tái)的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)；
5有機(jī)器人系統(tǒng)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
6在具身智能相關(guān)方向有開源項(xiàng)目貢獻(xiàn)，或在頂級會(huì)議（如 ICRACoRLRSSNeurIPSCVPR 等）有論文發(fā)表記錄者優(yōu)先；
7有兩年以上相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，具備較強(qiáng)的溝通能力與跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識(shí)。

職位類別：

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