【Intern】具身数据实习生

参与具身模型训练数据的需求分析，围绕 VLA、世界模型、模仿学习和强化学习等方向，分析数据类型、模态组合、任务分布、场景覆盖、轨迹时长及样本配比。

2. 02

   参与真实机器人、遥操作、人类视频、仿真数据及互联网视频等数据方案的制定与验收，支持内部采集、第三方采集和外部数据采购。

3. 03

   负责视频、图像、深度、点云、语言、机器人状态和动作轨迹等多模态数据的解析、时间对齐、过滤去重、异常检测、轨迹切分和格式转换。

4. 04

   参与具身数据的信息提取与质量分析，包括人体及手部动作提取、物体状态识别、任务阶段划分、运动重定向，以及数据完整性、多样性、任务覆盖度和轨迹质量评估

计算机、人工智能、自动化、机器人工程、计算机视觉、电子信息等相关专业本科、硕士或博士在读。 编程基础扎实，熟练掌握 Python，熟悉 PyTorch 和 Linux 开发环境，具备良好的代码调试和数据处理能力。 熟悉图像、视频、时序数据或机器人数据处理，了解机器人状态、动作轨迹及多模态数据的基本概念。 具备良好的数据分析、实验验证和问题排查能力，自驱力强，能够持续实习并与算法、机器人及数据团队高效协作。 加分条件 具备机器人数据、多模态数据、视频数据或具身模型训练数据相关科研和项目经验。 具备人体姿态估计、手部动作提取、动作捕捉、运动重定向或人类动作到机器人动作迁移经验。 熟悉 ROS Bag、RLDS、LeRobot Dataset、HDF5 等机器人数据工具或格式。 拥有高质量开源项目、机器人或算法竞赛成绩，以及相关论文者优先