职位描述
1.打造“Robot-Native”的数据采集生态
作为Lightwheel第一人称人类数据采集解决方案(EgoSuite)的产品经理，你将主导这一行业首个全栈式第一人称（Egocentric）数据解决方案的演进。
- 硬件与采集标准定义： 深入研究机器人学习对数据的真实需求，定义下一代采集硬件（VR/AR眼镜、外骨骼手套、UMI）的功能规范。确保RGB-D、触觉及人体姿态等多模态信号的精准同步与高质量录制。
- 数据产品化： 将原始的人类操作视频转化为“机器可读”的高价值资产。你将定义数据分层标准，从Raw Data到经过清洗、对齐、语义标注的Ready-to-train Data，解决传统视频数据“缺乏3D空间信息、缺乏力反馈、缺乏机器人语义”的痛点。
2.构建工业级数据引擎
- 自动化流水线设计： 对标Tesla的数据闭环体系，设计适用于具身智能的云端数据处理管线。涵盖从边缘端（On-Device）的实时质量校验，到云端的自动摄取、脱敏、姿态估计及语义标注。
- 完善的质检体系： 建立完善的质量控制（QC）机制，需要自动化剔除存在运动模糊、遮挡或操作不规范等情况的不合格数据，还要结合内部模型训练和评测的反馈，识别并过滤低质量数据。
3.策划全球化场景与数据策略
- 场景多样性规划： 基于Scaling Laws对数据丰富度的要求，规划覆盖全球多国、多场景（家庭、工厂、零售、户外）的采集策略。你将决定我们在哪些环境中采集数据，以最大化模型的泛化能力。
- 规模化运营协同： 与全球运营团队紧密配合，将复杂的数据需求转化为标准操作程序（SOP），支撑每周20,000+小时的高吞吐量数据生产。
4.连接前沿需求与商业落地
- 深度客户协同： 直接对接全球顶尖的Frontier Labs，理解他们训练VLA模型和世界模型时的痛点，将客户对“长程任务”、“灵巧操作”或“特殊场景”的需求转化为EgoSuite的产品特性。
- 数据价值挖掘： 探索数据的多重应用价值，推动EgoSuite与Lightwheel的仿真产品打通，实现Real2Sim的数据闭环。任职要求
任职要求：
教育背景：
- 研究生及以上学历，计算机视觉、人工智能、机器人学、数据科学或电子工程相关专业。
- 毕业于国内外知名高校，有扎实的数理、工程基础。
工作经验：
- 欢迎优秀应届毕业生或具备1-3年工作经验的候选人
- 有数据产品/自动驾驶背景、硬件/IoT产品经验、AI/算法背景优先
- 有自动驾驶数据闭环、VR/AR等智能穿戴设备产品经验、或大规模AI数据集处理经验者极佳
专业技能：
- 理解计算机视觉基础，熟悉传感器（相机、深度传感器、IMU）特性，了解SLAM、SFM、3D重建或人体姿态估计技术
- 了解UMI、ALOHA等数据采集方案的技术原理
- 精通数据全生命周期管理（采集-清洗-标注-训练-评估），熟悉云服务架构（AWS/Azure/GCP）及数据处理工具
核心素质与能力：
- 具备优秀的英文沟通能力，能够适应跨时区工作，理解不同文化背景下的数据采集差异。
- 具备极强的跨部门（硬件、算法、运营）协调能力，能够管理复杂的软硬结合项目。
- 愿意深入一线，亲自体验采集设备，打磨产品细节。
加分项：
1. 直接参与过Ego4D, Something-Something等学术界主流数据集的构建过程。
2. 有软硬结合产品（如智能眼镜、运动相机、机器人遥操作杆）的落地经验。
3. 在ICRA, IROS, CVPR, CoRL等会议发表过相关论文，或有知名开源项目贡献。
