职位描述
岗位职责：
- 负责机器人多模态数据全生命周期质量管控，覆盖采集、质检、标注、清洗、入库、复用全链路，确保数据符合准确性、完整性、一致性、时效性、规范性要求，对数据交付质量负责。
- 制定数据采集、标注、质检规范，建立数据缺陷处理流程，实现数据质量可追溯、可审计。
- 开发自动化质检工具，提升质检效率与数据质量，和模型团队共同定义机器人专用数据质量指标并开展数据治理和评估优化。
- 运用FMEA、SPC等质量方法论，开展数据质量风险分析与根因分析，通过PDCA循环持续改进质量体系。
- 对接跨团队数据需求，支撑机器人模型训练与迭代，跟踪行业新技术新标准优化管控方案。任职要求
一、专业知识与领域认知
- 本科及以上学历，计算机、自动化、机器人工程等相关专业，1-3年机器人/AI领域数据质量相关工作经验。
- 熟悉机器人多模态传感器数据特性，熟悉真机遥操、UMI、Ego等数采方案的质量维护要点，熟悉rosbag/mcap等数据格式，了解具身智能数据逻辑者优先。
- 掌握GB/T 36344-2018，熟悉ISO/IEC 5259系列标准，了解FMEA、SPC、PDCA等质量方法论。
- 具备优秀质量风险意识和严谨性，能从模型Bad Case反推数据缺陷并定位根因。
- 具备良好的跨团队沟通协作能力和快速学习能力，有相关项目经验者优先。
二、技术能力
- 熟练Python，熟练使用SQL、Shell，能独立开发自动化质检脚本与数据处理工具；了解C++、熟悉机器人常用传感器者优先。
- 掌握至少1种标注工具，熟悉数据可视化工具，了解时序数据库、对象存储等方案或有相关使用经验。
- 理解大模型对数据的需求，能从算法反向定义数据标准，熟悉PyTorch者优先。
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