智能互联乌鸫科技-测试开发工程师-穿搭星球

1.硬件资产全生命周期管理： 制定并执行数据中心所有机器人平台及硬件设备的资产管理策略，包括采购规划、台账管理、状态监控、维护保养、退役报废等。 建立统一的硬件资产数据库，实时追踪每一台设备的位置、状态、使用记录和健康度。 负责硬件预算的编制和控制，优化资产利用率，降低总拥有成本。 2. 机器人平台（具身智能体）运维管理： 负责机器人本体（如机械臂、移动底盘、人形机器人等）的日常部署、调试、标定、维护和故障诊断。 制定和执行机器人平台的定期保养计划（如关节润滑、电池管理、结构检查等）和校准流程。 领导团队快速响应并解决机器人在数据采集过程中出现的硬件故障，最大化设备在线率。 3. 外围设备管理： 负责多模态传感器（如RGB-D相机、LiDAR、IMU、麦克风阵列、力觉传感器等）的管理、标定、数据质量验证和更换。 管理与维护数据采集所需的外围设备、测试台架和模拟环境设施。 确保所有传感器数据流的同步性和精确性。 4. 技术运维体系与流程建设： 建立和完善硬件运维的标准作业程序，包括开机检查、故障上报、维修流程、备件管理等。 编写详细的技术文档、维修手册和操作指南。 设计与实施硬件健康监控和预警系统，实现从被动维修到主动预防的转变。

1. 具身智能数据采集运营管理：负责制定和执行数据采集中心的日常运营计划、标准作业程序（SOP）与管理制度。统筹协调各类数据采集任务（如：机器人导航、操作、交互等场景的多模态数据），确保任务按时、按质、按量完成。监控数据采集的全流程，包括场景搭建、设备调度、人员安排、数据录制、数据上传与备份，及时发现并解决运营中的问题。 持续优化数据采集流程，提升采集效率和资源利用率。 2. 设备与场景管理：负责数据采集中心所有硬件设备（如：机器人平台、传感器、相机、穿戴设备等）的日常维护、校准、台账管理及生命周期管理。规划和监督采集场景（如：模拟家庭、办公室、仓库、户外等）的搭建、维护与更新，确保场景的安全性与多样性符合研发需求。 3. 团队管理：管理数据采集工程师、操作员、标注员等团队，包括任务分配、绩效评估、技能培训与团队建设。制定并执行数据采集规范与质量标准的培训计划，确保团队成员熟练掌握操作技能与安全知识。 4. 项目协作与沟通：作为数据采集接口人，与技术团队（算法、工程）紧密协作，深入理解数据需求，并将其转化为可执行的采集方案。

1. 负责面向LLM、图片、视频、音频的全模态标注能力建设； 2. 负责标注平台智能标注能力建设，如LLM、多模态自动标注等，并建设基于标注平台的agent框架以及相关标注agent的开发； 3. 负责面向领域专家的专家标注平台建设，同时把智能标注能力迁移至专家标注平台。

1.物理仿真架构：基于 Isaac Sim/Gym 或 Genesis 搭建高保真物理环境，实现精确的动力学、碰撞检测和传感器建模 2. 数字孪生管线：开发自动化场景重建工具（如NeRF/3DGS-based场景生成），实现Real-to-Sim 3. 工具链开发：构建仿真数据生成工具、批量场景生成系统、可视化调试平台 4. 性能优化：利用GPU并行化实现大规模并行仿真4. Sim2Real桥接：减小仿真与现实差距，开发域随机化(Domain Randomization)工具