多模态数据与动捕算法工程师

负责机器人视觉、深度、IMU、Pose、触觉、动作和任务描述等多模态数据的处理。

建设从原始数据到标准化 episode、dataset 和训练样本的数据处理流程。

开发视频预处理、多传感数据融合、Pose/Point Cloud 处理、坐标转换、相机标定和时间戳对齐模块。

构建从视频输入到 2D/3D 手部关键点、Mano参数和腕部追踪的完整流程。

构建从视频输入到 2D/3D 人体关键点、全身姿态和动作序列输出的完整流程。

设计复杂场景下头戴式相机阵列的姿态估计和环境重建算法。

处理多传感器之间的时间偏差、帧缺失、Tracking Gap 和异常数据。

负责数据质量检测，包括完整性、一致性、同步性、标定参数和视频质量。

建立异常检测、数据定位、失败重试和处理链路监控机制。

与算法、采集硬件、云平台和数据运营团队协作，推动数据闭环

计算机、软件工程、自动化、机器人、计算机视觉等相关专业本科及以上学历。

熟练使用 Python，具备良好的代码开发、调试和工程规范。

理解相机模型、内外参、畸变、坐标系转换和多传感器同步。

熟悉人体姿态估计、手部姿态估计、3D 重建、SLAM 或多视几何者。

熟悉 Linux、Git 和数据处理 Pipeline。

具备性能分析、日志分析和线上问题定位能力。 加分项

有机器人、自动驾驶、具身智能或多模态数据经验。

有手部姿态估计、人体动作捕捉或 SLAM 项目经验。

熟悉 ROS/ROS2、Parquet、WebDataset、对象存储或数据版本管理。

有数据质量平台、自动标注、Active Learning 或数据闭环经验。

有 CUDA、并行计算、分布式数据处理经验。

有 IMU-视觉融合、实时系统或端侧部署经验