具身智能数据工程师

Responsibilities

1.数据管线建设:负责训练场原始数据(Raw)到模型可用数据(Cooked)的清洗、对齐、切片与格式转换(如RO Sbag一LeRobot)，确保数据质量。 2.脚本与工具开发:编写和优化数据处理脚本，提升I/O效率与处理吞吐量;将重复性工作自动化，降低人工干预成 本。 3.模型复现与验证:复现开源具身智能模型(如 Imitation Learning,VLA)，搭建训练基线，验证内部数据对模型收 敛的有效性，并定位性能波动原因。4.数据交付与质量闭环:负责向算法团队或客户交付高质量数据集;建立数据验收标准，识别时间戳错位、传感器不同步等异常，并推动采集端改进。

Requirements

1.AI编程能力(必须):熟练掌握Agent Coding工作流，能熟练使用AIAgent 工具完成软件定义与开发。能将LL M作为核心生产力，利用AI完成架构设计与代码实现，而不仅仅是代码补全。 2.编程与工程:精通Python，熟悉Linux开发环境。代码规范整洁，习惯使用Git进行版本控制，具备自动化思维。 动驾驶数据处理经验者优先。加分项 3.数据直觉:理解时间同步与坐标变换的物理意义。对”脏数据"敏感，能独立进行数据分析、统计检查与异常定位。 4.领域知识:熟悉ROS1/2及MCAP数据解析;了解主流深度学习框架(PyTorch) ;具备具身智能、机器人或自 5.执行力:具备"Schlep"精神;模型不收敛时，能准确判断是数据问题还是算法问题，并推动解决。 1.熟悉LeRobot、Open-XEmbodiment等开源具身数据生态与格式规范。 2.有开源论文复现、Benchmark搭建或Baseline 建设的实战经验。 3.具备Docker、训练集群管理或数据平台建设经验。

Who this role is for

本科及以上

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