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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "具身世界模型数据工程师 - XiaomiRobotics",
"job_level": "未披露",AI生成
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"job_category": "数据研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "小米集团",
"company_industry": "消费电子 / 智能制造 / 物联网",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "xiaomi.com",
"company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业，以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
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"compensation": {
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"degree": "硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责具身大模型多模态数据体系建设，覆盖图像、视频、语言、图文交错、动作轨迹、机器人交互等数据类型，支撑模型训练、评测与迭代。 \n2、设计并搭建大规模数据处理与生产管线，包括数据采集、清洗、标注、筛选、标准化、混合配比、质量评估与版本管理，保障数据全生命周期高效运转。 \n3、面向预训练、持续训练、SFT、强化学习等不同阶段，制定适配的数据策略与处理方案，提升数据利用效率与训练效果。 \n4、针对多模态具身大模型任务特点，解决跨模态对齐、时序一致性、动作标注、数据稀疏性与分布不均衡等问题，持续优化数据质量。 \n5、联合数据平台、模型与机器人团队，建设自动化数据回放、质检、追溯与评测体系，形成可复用、可迭代的数据基础设施。 \n6、跟踪多模态数据处理、自动标注与数据质量评估等方向的前沿技术，推动数据体系持续升级。 ",
"requirements_text": "1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数据科学等相关专业，有多模态数据处理、具身数据、机器人数据或自动驾驶数据工程经验者优先。 \n2、熟悉大模型训练数据全流程，理解预训练、SFT、强化学习等阶段的数据特点及组织方式。 \n3、熟练掌握Python，熟悉分布式数据处理框架、数据清洗与标注工具，具备大规模数据管线开发经验。 \n4、具备较强的工程落地与问题解决能力，能够独立推动数据流程自动化、标准化和平台化建设。 \n5、理解图像、视频、文本、动作轨迹等多模态数据的处理逻辑，有跨模态对齐、时序数据处理、质量评估或自动化质检经验者优先。 ",
"skills": [AI生成
"Python",
"强化学习",
"数据清洗",
"模型训练",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数据科学等相关专业，有多模态数据处理、具身数据、机器人数据或自动驾驶数据工程经验者优先；5、理解图像、视频、文本、动作轨迹等多模态数据的处理逻辑，有跨模态对齐、时序数据处理、质量评估或自动化质检经验者优先",
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"fulltext": "具身世界模型数据工程师 - XiaomiRobotics\n职位描述\n1、负责具身大模型多模态数据体系建设，覆盖图像、视频、语言、图文交错、动作轨迹、机器人交互等数据类型，支撑模型训练、评测与迭代。 \n2、设计并搭建大规模数据处理与生产管线，包括数据采集、清洗、标注、筛选、标准化、混合配比、质量评估与版本管理，保障数据全生命周期高效运转。 \n3、面向预训练、持续训练、SFT、强化学习等不同阶段，制定适配的数据策略与处理方案，提升数据利用效率与训练效果。 \n4、针对多模态具身大模型任务特点，解决跨模态对齐、时序一致性、动作标注、数据稀疏性与分布不均衡等问题，持续优化数据质量。 \n5、联合数据平台、模型与机器人团队，建设自动化数据回放、质检、追溯与评测体系，形成可复用、可迭代的数据基础设施。 \n6、跟踪多模态数据处理、自动标注与数据质量评估等方向的前沿技术，推动数据体系持续升级。 \n\n职位要求\n1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数据科学等相关专业，有多模态数据处理、具身数据、机器人数据或自动驾驶数据工程经验者优先。 \n2、熟悉大模型训练数据全流程，理解预训练、SFT、强化学习等阶段的数据特点及组织方式。 \n3、熟练掌握Python，熟悉分布式数据处理框架、数据清洗与标注工具，具备大规模数据管线开发经验。 \n4、具备较强的工程落地与问题解决能力，能够独立推动数据流程自动化、标准化和平台化建设。 \n5、理解图像、视频、文本、动作轨迹等多模态数据的处理逻辑，有跨模态对齐、时序数据处理、质量评估或自动化质检经验者优先。 \n1、负责具身大模型多模态数据体系建设，覆盖图像、视频、语言、图文交错、动作轨迹、机器人交互等数据类型，支撑模型训练、评测与迭代。 \n2、设计并搭建大规模数据处理与生产管线，包括数据采集、清洗、标注、筛选、标准化、混合配比、质量评估与版本管理，保障数据全生命周期高效运转。 \n3、面向预训练、持续训练、SFT、强化学习等不同阶段，制定适配的数据策略与处理方案，提升数据利用效率与训练效果。 \n4、针对多模态具身大模型任务特点，解决跨模态对齐、时序一致性、动作标注、数据稀疏性与分布不均衡等问题，持续优化数据质量。 \n5、联合数据平台、模型与机器人团队，建设自动化数据回放、质检、追溯与评测体系，形成可复用、可迭代的数据基础设施。 \n6、跟踪多模态数据处理、自动标注与数据质量评估等方向的前沿技术，推动数据体系持续升级。 \n1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数据科学等相关专业，有多模态数据处理、具身数据、机器人数据或自动驾驶数据工程经验者优先。 \n2、熟悉大模型训练数据全流程，理解预训练、SFT、强化学习等阶段的数据特点及组织方式。 \n3、熟练掌握Python，熟悉分布式数据处理框架、数据清洗与标注工具，具备大规模数据管线开发经验。 \n4、具备较强的工程落地与问题解决能力，能够独立推动数据流程自动化、标准化和平台化建设。 \n5、理解图像、视频、文本、动作轨迹等多模态数据的处理逻辑，有跨模态对齐、时序数据处理、质量评估或自动化质检经验者优先。 ",
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