职位描述 参与具身智能数据生产全链路的设计与落地，协助完成多模态数据（视频、图像、LiDAR、力觉等）的挖掘、清洗、标注与语义对齐。 参与具身数据Pipeline的工程化建设，学习并应用VLLM、异步推理、分布式调度、Agent自动化等技术，提升GPU利用率与数据处理吞吐量。 参与构建“数据采集→模型训练→仿真/真机评测→Badcase回归→模型迭代”的完整数据飞轮闭环，协助支撑海量机器人操作数据的高效生产与质量把控。 参与制定具身数据规范、评测指标与自动化质检流程，推动数据生产标准化，确保模型训练数据的完整性、准确性与多样性。 职位要求 本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、机器人等相关专业，有扎实的计算机基础。 熟悉VLM多模态模型、具身智能前沿方向，有相关课程项目、竞赛或实习经验者优先。 对数据敏感，了解常见的数据配比与数据挖掘方法。 了解常见推理框架，理解异步推理、GPU资源调度与服务化部署的基本概念，有相关实践或研究者优先。 具备全链路数据闭环思维：了解从多模态数据挖掘、清洗、标注到训练、评测、Badcase回归、迭代的完整流程，熟悉数据质量评估方法。 加分项 使用Agent实现自动化标注/自动迭代，大幅降低人工标注成本。 具备感知、多传感器融合、预标注、路采数据处理或机器人遥操作数据采集经验。 有顶会论文（如ICRA、CoRL、CVPR等）或开源机器人数据集/项目贡献者优先。