vivo机器人具身智能数据研发工程师-实习

1、参与机器人具身智能，如双足机器人本体 + 五指灵巧手操作数据采集全流程工作，包括实验搭建、示教采集、数据同步与标定。 2、协助完成多模态数据（关节角度、力 / 力矩、视觉、触觉）的清洗、标注、管理与分析。 3、支持机器人操作相关模型训练与验证，包括数据 — 模型 — 部署 — 场景验证。 4、参与机器人在真实场景下的部署、调试与实验，记录实验现象，整理失败案例与改进建议。 5、配合团队完成文档撰写、实验复现、代码维护与版本管理等工程化工作。 6、跟踪前沿具身智能、机器人学习、灵巧操作相关论文与开源项目，提供技术调研支持。

1、机器人动作数据质量筛查：在已有基础筛查流程上，引入运动学维度的质量评估，包括关节速度/加速度异常检测、动作轨迹平滑度分析、连续性异常识别等，过滤低质量动作数据。 2、数据自动化标注：开发更细粒度的自动标注算法，如动作阶段切分、关键帧提取、失败原因归因等。 3、数据工具建设：参与数据处理脚本和可视化/评估工具的开发，支撑团队持续迭代数据质量策略。

1. 机器人模型资产与 URDF 工具链： * 维护人形机器人的 URDF/Xacro、运动学树、关节定义、关节限制和碰撞模型； * 建设机器人模型静态检查、真机一致性检查和回归测试工具； * 开发自动化或半自动化的 URDF 参数修正工具； * 将修正结果以配置文件或版本化模型的方式发布，支持审核、对比、回滚和批量部署。 2. 在线标定检查与受控修正： * 建设人形机器人上电、采集前及运行过程中的标定健康检查能力； * 对手眼标定、多相机之间标定以及相机外参进行在线一致性检查； * 基于重投影误差、运动闭环误差、末端一致性误差等指标检测标定漂移； * 开发引导式或半自动化重标定流程； * 支持标定参数的受控更新、验证、版本记录和异常回滚； * 建立标定状态看板、告警机制和数据采集准入条件。

1.职位亮点： 参与真实机器人落地场景，打造数据—模型—评估—部署的产品化闭环，推动“数据飞轮”持续提效。在务实氛围中做有想法的事，鼓励使用 AI 助手提升效率（Claude / Code / Cursor 等）。 2.你将负责： -数据产品规划：梳理具身智能关键数据链路（采集→回传→清洗→标注→合成→评估→治理），制定阶段性路线图与里程碑。 -数据规范与治理：定义传感器与任务日志的数据质量标准（RGB/深度/激光雷达/IMU/关节状态、事件模型、版本策略、权限与合规）。 -工具链与平台：协同搭建数据采集、标注、训练、评测仿真平台。 -评测体系：设计机器人任务评估指标与效率漏斗。 -数据飞轮与闭环：基于全局信息制定高价值数据采集、挖掘与仿真合成策略。 -跨团队协作：与算法、软件、现场运营紧密合作，完成用户访谈、PRD/原型、需求拆解和项目管理落地。