职位描述1. 参与从采集设备原始多传感器数据流到训练数据集的自动化处理管线建设，输入涵盖视频、硬件时间戳、惯性传感与标定参数，输出主流机器人训练格式； 2. 参与多传感器时空对齐：头戴与手持设备之间的时钟同步，图像、惯性、音频、触觉信号的时间戳对齐，标定参数的管理与复核； 3. 参与手部姿态估计与动作重定向算子开发，从多目视频提取腕部位姿与手指关节参数，映射为机器人可执行的动作标签； 4. 参与基于确定性规则的自动质检与清洗（丢帧、跨路不同步、手部出画、图像模糊、轨迹异常）与质量分级，要求同一段数据跑两遍结果一致； 5. 参与真值实验室的标定与精度验证实验，用真值数据校验处理结果。任职要求1、2027 届硕士及以上学历，计算机、自动化、机器人、计算机视觉等相关专业； 2、扎实的 Python 与 C++ 基础，熟悉相机模型、内外参标定、坐标变换与四元数； 3、在课程、科研或实习中处理过真实多传感器数据（相机 + IMU 等），有标定、时间同步、SLAM/VIO 或手部姿态估计项目经历之一； 4、熟悉 PyTorch，能训练并部署视觉模型者优先； 5、动手能力强、实验记录规范。 加分项： 1、有手部或人体 3D 姿态估计项目经历； 2、熟悉主流机器人训练数据格式（LeRobot / RLDS）； 3、有头戴式或手持式采集设备的数据处理经历； 4、会用大模型做数据工程。
