职位描述
岗位简介
我们希望招聘一位具备研究背景和工程实践能力的研发工程师，围绕机器人操作与具身智能研究，探索人类数据如何帮助机器人学习和泛化。
你将与研究、算法、硬件及采集团队合作，从研究问题出发设计数据采集实验，构建多模态数据采集方案，并通过数据分析、对照实验或机器人下游任务，验证数据的有效性。工作内容覆盖从研究假设、采集方案到系统实现和效果评估的完整闭环。
岗位职责
--围绕机器人操作、灵巧操作和具身学习等研究问题，设计人类数据采集实验、任务流程和数据规范。
--研究人类演示中的哪些信息能帮助机器人学习，包括视觉、动作、手部/身体姿态、接触状态、力觉/触觉及任务过程等，并探索适合不同任务的数据组合。
--设计和迭代相机、IMU、数据手套、触觉/力觉传感器及其他可穿戴设备的采集方案，参与设备选型、集成、原型验证和实验评估。
--参与采集软件与数据链路研发，覆盖设备接入、Metadata 管理、多传感器同步、标定、数据质量检查、存储与上传。
--建立数据分析和实验验证流程，通过对照实验、下游机器人训练或评估任务，分析数据质量、覆盖度和实际效用。
--与算法和机器人团队协作，分析人类数据与机器人动作、传感器观测及控制目标之间的差异，推动数据采集方案持续改进。
--针对接触丰富、精细操作等任务，探索人类示范数据与仿真数据、机器人数据结合的方式，支持数据扩展和仿真到真实场景的验证。
--跟踪人类数据、机器人学习和具身智能领域的研究进展，将有价值的方法转化为可执行、可验证的技术方案。任职要求
在具身智能、机器人学习、机器人操作、多模态感知、人类数据、可穿戴设备或相关领域具备研究经历；可通过论文、科研项目、开源成果或研究型产品经历证明，不限定博士学历。
理解机器人训练和评估中的数据需求，能够从研究问题出发提出可验证的数据假设与采集方案。
具备实验设计、数据分析和结果评估能力，能够通过对照实验或下游任务判断采集的数据是否真正带来收益。
具备软件开发、嵌入式系统、传感器研发或多传感器系统集成中的至少一项工程能力，能够在该方向独立承担研发工作。
理解多传感器采集中的时间同步、坐标标定、数据质量控制、实验可重复性及现场部署问题。
能够在研究方案与工程实现之间建立联系，主动推进跨团队问题从发现、验证到解决。
英语基础良好，能够阅读论文和技术资料，并进行日常技术交流。
优先条件
有灵巧操作、接触丰富操作、模仿学习、具身模型训练或机器人评估经验。
有人类动作或第一视角数据如何迁移到机器人学习的研究或实践经验。
有数据手套、触觉/力觉传感器、IMU、可穿戴设备或多模态采集系统研发经验。
--有仿真环境、仿真数据生成、仿真到真实迁移或人类数据与仿真数据结合的经验。
--有一线人类数据或具身数据采集经验，或在具身智能企业、机器人实验室的数据团队工作过。
--有采集系统长期运行、规模化部署、现场调试或故障排查经验。
--有相关论文、开源项目、技术报告或可展示的研究与系统研发成果。
