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任职要求
1、统计、数学、运筹学、商业分析、数据科学、计算机技术专业背景； 2、熟练使用SQL，Python/R等分析工具，具备数据可视化能力，独立产出数据分析报告； 3、熟悉常用的数据挖掘算法，有nlp、深度学习算法经验的优先； 4、具备非…
工作职责
1、数据分析：对数据和商业具备敏感度，能从中洞察人货场的机会，从数据中发现规律，建立指标体系，利用数据&算法技术帮助业务洞察趋势、异常、机会点； 2、策略优化与能力建设：通过对行业消费者、商品、商家的基础标签建设、场景洞察、商业策略推演等能力，帮助业务在消费者运营、商家运营、商品运营与场域运营等场景实现业务增长目标；
1、顶层架构规划： 设计全链路决策优化系统，整合因果推断、多目标运筹优化与消费者研究，驱动业务从流量增长向用户生命周期价值最大化转型。 2、决策引擎研发： 主导多目标优化算法的设计与落地，平衡业务指标与约束条件（如预算），解决高维决策空间的资源配置难题。 3、因果归因与实验设计： 构建高鲁棒性的因果推断框架，解决营销干扰下的反事实归因难题，利用异质性因果效应模型（HTE）实现精准的资源配置与补贴优化。 4、消费深度洞察： 建立基于复杂行为序列的消费者画像体系，通过关联规则挖掘与长短时序建模，深刻理解瞬态与稳态消费的触发机制，形成业务增长的“感知地图”。 5、技术影响力： 推动“感知-认知-决策-执行”的 Agentic Workflow 落地，沉淀可复用的“技能库（Skill Set）”，提升团队整体工程效率。
1. 建设多源异构数据统一管线：覆盖真机采集数据（跨本体、多传感器）与仿真数据的接入、清洗、转换、质检、存储和分发，实现不同来源数据的标准化汇聚 2. 负责多模态机器人数据的Schema设计与标准化：覆盖图像、深度图、点云、IMU、关节角、轨迹、动作、语义标注、传感器参数等，兼容统一/自有格式规范，支持对接开源数据集 3. 设计并搭建分布式仿真调度系统：支持大规模环境实例跨多GPU/多节点的调度、监控与弹性扩缩 4. 构建数据质量过滤与异常检测模块和建设数据版本管理与血缘追踪体系 5. 搭建数据导出与训练对接服务：按训练需求灵活导出真机+仿真混合数据子集，支持增量更新与数据混合策略（如Sim2Real增广比例调配） 6. 与仿真引擎、算法训练、机器人本体和平台工程团队协作，打通数据从采集/生成到训练、评测、分析和可视化平台的完整链路
1. 建设多源异构数据统一管线：覆盖真机采集数据（跨本体、多传感器）与仿真数据的接入、清洗、转换、质检、存储和分发，实现不同来源数据的标准化汇聚 2. 负责多模态机器人数据的Schema设计与标准化：覆盖图像、深度图、点云、IMU、关节角、轨迹、动作、语义标注、传感器参数等，兼容统一/自有格式规范，支持对接开源数据集 3. 设计并搭建分布式仿真调度系统：支持大规模环境实例跨多GPU/多节点的调度、监控与弹性扩缩 4. 构建数据质量过滤与异常检测模块和建设数据版本管理与血缘追踪体系 5. 搭建数据导出与训练对接服务：按训练需求灵活导出真机+仿真混合数据子集，支持增量更新与数据混合策略（如Sim2Real增广比例调配） 6. 与仿真引擎、算法训练、机器人本体和平台工程团队协作，打通数据从采集/生成到训练、评测、分析和可视化平台的完整链路
1、研发端到端仿真技术，基于机器人交互数据生成与策略动作对齐的多模态观测轨迹。 2、设计合成数据的质量评估与自动化标注体系，覆盖物理一致性、动作跟随精度、语义对齐、长时序稳定性等多维指标。 3、构建可扩展的合成数据引擎和闭环策略评估框架，使合成环境与策略形成交互闭环。 4、探索跨本体统一建模、长时序稳定推演、推理加速等关键问题，推动合成数据从研究原型走向规模化生产。