Job description
1.研究基于引擎与模型的具身仿真数据合成技术，开发标准化的机器人操作数据处理流程，实现对真实采集样本的扩充与属性增强，提供高质量的仿真合成数据； 2.构建与优化大规模分布式存储及高吞吐I/O系统，高效管理PB级的多模态数据，支持合成数据、机器人真机数据及互联网多模态数据的标准化转换与效果验证； 3.研发面向模型训练与仿真验证的高效数据服务接口与API，提供流式读取、GPU直接访问等能力，推动数据驱动的模型闭环验证，利用模型反馈优化数据策略。
任职要求 / Qualifications: 1.本科及以上学历，自动化、计算机、机电等相关专业，精通Python/C++等至少一门语言，具备系统设计能力、软件系统开发经验； 2.了解机器学习/深度学习基础知识，具备与算法团队协作沟通的能力； 3.拥有数据管线、工作流编排或存储系统等数据基础设施相关的实战经验； 4.具备极强的责任心、质量意识与跨团队协作能力，能有效推动项目落地； 5.对高性能计算、存储优化或分布式系统有浓厚兴趣与实践经验。 加分项： 1.具备高性能I/O与存储优化或大规模分布式系统的深度实践经验； 2.熟悉具身智能相关领域（如强化学习、Sim2Real、世界模型）或多模态数据特性； 3.了解具身仿真平台与引擎（如Isaac Sim/Mujoco/Gazebo等）的工作流程与特性； 4.具备数据策略/数据飞轮治理思维，或有顶级会议论文发表、知名开源项目贡献； 5.有为研究团队成功设计并交付内部平台、工具链或开发者API的经验。
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