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5K-10K CNY/月
1、多模态物理数据采集
围绕机械臂/人形机器人的抓取、放置、推拉、操作等任务，采集RGB-D视频序列、力觉/触觉反馈、关节状态、动作指令等多模态数据，重点关注数据在时间维度上的连续性与一致性。
2、物理场景搭建与布设
根据算法需求，搭建包含不同物体材质、光照条件、背景干扰、遮挡关系的物理场景，覆盖长尾分布和极端工况，确保数据对世界模型的泛化性支撑。
3、时序数据质检与清洗
对采集到的时序视频数据进行质量筛查——识别画面跳帧、传感器时间戳不同步、动作轨迹中断等时序异常，确保数据在时间维度的对齐精度。
4、数据标注规范制定与执行
参与制定视频数据的标注标准（如物体运动轨迹标注、交互事件打点、物理状态变化标记），并协同标注团队完成数据资产规模化交付。
5、数据闭环反馈
配合算法团队，针对模型预测失败的Case（如物理规律违背、未来帧预测崩坏）进行定向补充采集，形成“采集→训练→验证→补采”的快速迭代闭环。
1、学历背景
本科及以上在读，机器人、自动化、计算机、人工智能、机械工程、电子信息等相关专业优先。
2、硬技能基础
具备基础Python编程能力，能编写简单脚本辅助数据质检、批量统计与格式校验。
了解ROS/ROS2、RealSense等机器人软硬件工具者强烈优先。
对RGB-D相机、深度图、关节状态、末端位姿等传感器数据类型有基本认知。
3、软性能力要求
对物理世界有直觉：能理解物体运动、受力、碰撞等物理规律在数据中的体现。
极致细心与耐心：能忍受重复性采集工作，对数据质量有“洁癖”——时序对齐偏差帧级问题能发现。
动手能力强：不畏惧硬件操作，愿意调试相机、搭建场景、连接设备。
沟通顺畅：能清晰向算法工程师反馈数据采集中的设备异常与流程问题。
1、项目经验
有机械臂遥操作、具身智能数据采集或仿真数据生成项目经验。
熟悉Unreal Engine / Unity / Isaac Sim等仿真平台，能搭建程序化场景生成流水线。
2、领域认知
了解世界模型、视频生成模型（Sora/Genie/Cosmos等）、VLA基本概念。
3、数据处理
有多传感器时间同步、视频数据处理或3D标注经验。