职位描述数据运营-测试工程师 / QA Engineer 方向：具身智能数据工程、机器人数据平台、多模态数据治理 岗位职责 负责具身智能数据工程相关系统的测试工作，包括数据接入、数据管理、数据加工、数据标注、数据质检、数据发布等模块。 参与机器人多模态数据链路测试，覆盖图像、视频、点云、语音、传感器、轨迹、动作序列、任务日志等数据类型。 根据业务需求、产品方案和技术设计，制定测试计划、测试用例、测试数据和验收标准。 对数据平台功能进行功能测试、接口测试、回归测试、兼容性测试和异常场景测试。 负责数据质量相关测试，包括数据完整性、准确性、一致性、时序对齐、元数据正确性、标注结果质量等。 参与数据流转链路验证，确保数据从采集、上传、解析、入湖、治理、加工到下游训练或评测的过程稳定可靠。 跟踪缺陷生命周期，推动研发、产品、算法、数据运营等团队完成问题定位和闭环。 建设自动化测试能力，包括接口自动化、数据校验脚本、质量巡检脚本、回归测试工具等。 沉淀测试规范、测试用例库、问题复盘和质量度量指标，提升数据工程交付质量。 支持业务上线验收、版本发布验证和生产问题排查。任职要求任职要求 本科及以上学历，计算机、软件工程、自动化、机器人、人工智能、数据科学等相关专业优先。 具备 2 年以上软件测试经验，有数据平台、AI 平台、机器人平台、自动驾驶、IoT 或大数据系统测试经验者优先。 熟悉软件测试流程，能够独立完成需求分析、测试设计、用例编写、缺陷跟踪和测试报告输出。 熟悉接口测试、数据库测试、日志分析和常见问题定位方法。 熟悉 SQL，能够进行数据查询、数据比对、数据质量校验和异常数据分析。 熟悉至少一种脚本语言，如 Python、Shell 等，能够编写自动化测试或数据校验脚本。 理解常见数据工程流程，包括数据采集、清洗、转换、存储、标注、质检和发布。 对多模态数据有基本理解，包括图像、视频、点云、传感器数据、机器人操作数据或时序数据。 具备较强的问题分析能力、沟通协作能力和质量意识，能够推动跨团队问题闭环。 工作细致，能够面对复杂数据链路和非标准业务场景保持耐心和严谨性。 加分项 有机器人、具身智能、自动驾驶、智能制造、无人机、仿真平台等相关业务经验。 熟悉 ROS / ROS2、MCAP、bag 文件、传感器数据、轨迹数据或机器人日志分析。 熟悉数据标注平台、数据治理平台、数据湖、数据资产管理或 MLOps / DataOps 工具链。 有大规模数据质量测试、数据一致性校验、数据血缘验证或元数据测试经验。 熟悉 Pytest、Postman、JMeter、Allure、Jenkins、GitLab CI 等测试工具。 有算法训练数据集、评测集、Benchmark 数据质量验证经验。 具备一定产品意识，能够从业务流程和用户使用角度发现质量风险。
