多模态数据评测工程师

1. 建立并维护机器人交互与感知指标体系，支持模型、运行时、系统体验的多层级评估。
2. 开发多模态回放、影子评估和版本回归流水线，实现 Case 的快速定位、复现与对比分析。
3. 负责 Teacher Label 自动化标注闭环，设计面向回应对象、说话人归因、主动触发、打断恢复等任务的标签 Schema。
4. 建立 gold set、hard case 集、回归测试集与数据切片机制，持续支撑模型与系统迭代。
5. 探索合成数据与轻量化仿真手段，提升长尾场景下的数据覆盖与鲁棒性。
6. 建立“数据驱动—模型反馈—指标提升”的全链路追踪体系，推动问题闭环与能力收敛。

必备项：

1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、数据工程、机器人、自动化、电子等相关专业优先。
2. 3 年以上数据平台、评测平台、实验平台、回放系统或机器学习数据工程相关经验。
3. 具备以下至少两类经验：

• 机器学习数据处理与版本管理
• benchmark / 评测系统建设
• 回放系统 / 实验追踪系统
• 标签体系设计与质量治理
• Python 数据工程 / 可视化报表
• 合成数据 / synthetic data / 轻量仿真

1. 熟练掌握 Python，熟悉常见数据处理、实验管理、报表和自动化工具。
2. 有较强的结构化思维，能将“场景问题”转化为“数据切片 + 指标 + 回放 + 结论”。

加分项：

1. 做过机器人、自动驾驶、语音交互、会议系统、视觉 AI、A/V 多模态数据平台。
2. 熟悉音频/视频/状态多模态数据对齐与时间同步。
3. 有 pyannote、DCASE、active speaker、说话人归因、多模态行为理解等任务经验。
4. 做过 shadow mode、canary、回归平台、错误分析平台。
5. 熟悉 Replicator、synthetic data、日志回放系统、轻量仿真、阵列参数 sweep、sim2real 校准思路。