主分类：数据工程与数据平台研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "菜鸟-具身智能数据平台架构师-杭州",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-开发"AI生成
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"company_description": "菜鸟提供电商物流服务，并研发自动化及智能化物流技术产品。"
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"responsibilities": "1. 数据管线构建：从 0 到 1 搭建仓储场景真机数据采集与管理飞轮，建立物流机器人数据采集 SOP，打通\"采集→清洗→标注→质检→数据集→模型评估→补采\"全链路闭环。\n2. 多源数据处理：负责 Ego（第一人称人类演示）、无本体（包含 UMI/FastUMI 等设备）、真机（遥操作/自主 rollout）等多类数据的采集、时间同步与跨本体对齐，持续扩充技能与场景/SKU 覆盖。\n3. 多模态同步：统一处理 RGB-D、关节状态、末端位姿、力/触觉、夹爪等信号的时间戳对齐、标定与丢帧检测。\n4. 质量与平台：建立数据资产库，数据质检规则与版本管理，输出 LeRobot/Parquet/RLDS/NPZ 等训练格式，支撑算法团队高效取数用数。",
"requirements_text": "1. 计算机/自动化/机器人相关专业，扎实的 Python/C++ 与 Linux 工程能力。\n2. 熟悉 ROS/ROS2，掌握相机内外参、手眼标定与软硬件时间同步。\n3. 能处理视频、图像、点云与 Robot Log，熟悉 NumPy/OpenCV/Pandas。\n4. 了解模仿学习/VLA/世界模型训练流程及其对数据分布、覆盖度与质量的要求。\n5. 去实验室去仓库与真机打交道，注重数据质量而非单纯规模。\n加分项\n1. 有遥操作系统（VR 遥操/主从臂/动捕外骨骼）搭建与运营经验。\n2. 有 Ego/无本体人类数据采集或跨本体学习经验。\n3. 熟悉 Isaac Sim/MuJoCo/MimicGen 仿真数据生成。\n4. 有数据湖、分布式处理等大规模数据基础设施经验。\n5. 有仓储物流自动化背景，了解 WMS/WES。",
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"Python",
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"fulltext": "菜鸟-具身智能数据平台架构师-杭州\n菜鸟-具身智能数据平台架构师-杭州\n\n基础信息\n职位类别：技术类-开发\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 数据管线构建：从 0 到 1 搭建仓储场景真机数据采集与管理飞轮，建立物流机器人数据采集 SOP，打通\"采集→清洗→标注→质检→数据集→模型评估→补采\"全链路闭环。\n2. 多源数据处理：负责 Ego（第一人称人类演示）、无本体（包含 UMI/FastUMI 等设备）、真机（遥操作/自主 rollout）等多类数据的采集、时间同步与跨本体对齐，持续扩充技能与场景/SKU 覆盖。\n3. 多模态同步：统一处理 RGB-D、关节状态、末端位姿、力/触觉、夹爪等信号的时间戳对齐、标定与丢帧检测。\n4. 质量与平台：建立数据资产库，数据质检规则与版本管理，输出 LeRobot/Parquet/RLDS/NPZ 等训练格式，支撑算法团队高效取数用数。\n\n职位要求\n1. 计算机/自动化/机器人相关专业，扎实的 Python/C++ 与 Linux 工程能力。\n2. 熟悉 ROS/ROS2，掌握相机内外参、手眼标定与软硬件时间同步。\n3. 能处理视频、图像、点云与 Robot Log，熟悉 NumPy/OpenCV/Pandas。\n4. 了解模仿学习/VLA/世界模型训练流程及其对数据分布、覆盖度与质量的要求。\n5. 去实验室去仓库与真机打交道，注重数据质量而非单纯规模。\n加分项\n1. 有遥操作系统（VR 遥操/主从臂/动捕外骨骼）搭建与运营经验。\n2. 有 Ego/无本体人类数据采集或跨本体学习经验。\n3. 熟悉 Isaac Sim/MuJoCo/MimicGen 仿真数据生成。\n4. 有数据湖、分布式处理等大规模数据基础设施经验。\n5. 有仓储物流自动化背景，了解 WMS/WES。\n1. 数据管线构建：从 0 到 1 搭建仓储场景真机数据采集与管理飞轮，建立物流机器人数据采集 SOP，打通\"采集→清洗→标注→质检→数据集→模型评估→补采\"全链路闭环。\n2. 多源数据处理：负责 Ego（第一人称人类演示）、无本体（包含 UMI/FastUMI 等设备）、真机（遥操作/自主 rollout）等多类数据的采集、时间同步与跨本体对齐，持续扩充技能与场景/SKU 覆盖。\n3. 多模态同步：统一处理 RGB-D、关节状态、末端位姿、力/触觉、夹爪等信号的时间戳对齐、标定与丢帧检测。\n4. 质量与平台：建立数据资产库，数据质检规则与版本管理，输出 LeRobot/Parquet/RLDS/NPZ 等训练格式，支撑算法团队高效取数用数。\n1. 计算机/自动化/机器人相关专业，扎实的 Python/C++ 与 Linux 工程能力。\n2. 熟悉 ROS/ROS2，掌握相机内外参、手眼标定与软硬件时间同步。\n3. 能处理视频、图像、点云与 Robot Log，熟悉 NumPy/OpenCV/Pandas。\n4. 了解模仿学习/VLA/世界模型训练流程及其对数据分布、覆盖度与质量的要求。\n5. 去实验室去仓库与真机打交道，注重数据质量而非单纯规模。\n加分项\n1. 有遥操作系统（VR 遥操/主从臂/动捕外骨骼）搭建与运营经验。\n2. 有 Ego/无本体人类数据采集或跨本体学习经验。\n3. 熟悉 Isaac Sim/MuJoCo/MimicGen 仿真数据生成。\n4. 有数据湖、分布式处理等大规模数据基础设施经验。\n5. 有仓储物流自动化背景，了解 WMS/WES。",
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