具身数据工程师

岗位职责
我们正在建设面向机器人与具身智能的数据生产体系，处理机器人采集、人类操作视频及开源数据等多种数据。
本岗位负责数据质量分析、常见问题排查、处理脚本开发及生产交付，与算法、平台和采集团队协作，保障数据处理过程可追踪、问题有闭环、交付结果可验证。岗位以工程实践和数据处理为主，不以模型训练或算法研究为主要职责。

工作职责
1. 数据质量检查与分析
检查数据完整性、格式一致性、时间戳、采样频率及数值异常等问题；按数据来源、设备、任务和批次统计质量表现，整理异常样例及影响范围。
2. 数据问题排查与闭环
根据异常现象，结合原始数据、日志、配置和可视化结果复现问题，初步判断问题发生环节；对复杂问题提供清晰的复现材料，跟进修复并完成回归验证。
3. 数据处理与工具开发
使用 Python、SQL、Shell 等完成数据解析、清洗、筛选、格式转换、批量处理及结果汇总；将明确的检查规则和重复操作沉淀为可复用脚本。
4. 生产任务执行与监控
使用现有平台和工具执行数据预处理、质检及标注结果处理任务，跟踪运行进度，分析失败原因，按规范完成重试、重跑和结果检查。
5. 数据验收与交付
根据约定标准完成抽样检查、数量核对、字段校验和交付清单整理，记录数据版本、处理配置及已知问题，保障交付可追溯。
6. 流程与文档维护
维护问题台账、操作手册和常见问题排查指南；与上下游团队对齐问题及验收标准，推动高频问题的流程改进和自动化。

岗位要求
1. 计算机、软件工程、自动化或相关专业本科及以上学历，或具备同等工程实践能力；有 1—3 年数据工程、测试开发、技术支持开发或相关经验，优秀应届生亦可。
2. 能独立使用 Python 完成文件解析、数据统计和批处理，掌握基础 SQL，熟悉 Linux 常用命令及 Git。
3. 具备基本问题排查能力，能够结合数据、日志和配置定位异常，区分已验证事实与待验证假设。
4. 对数据质量敏感，能注意到缺失、重复、异常波动和统计口径不一致等问题，并主动核实。
5. 能将模糊问题拆解为具体检查步骤，清晰说明问题现象、影响范围、排查证据及下一步行动。
6. 工作细致，有交付意识，愿意承担脚本开发、任务执行、数据抽检、问题跟进和文档维护等完整工作，并主动减少重复劳动。

加分项
1. 有数据清洗、ETL、质量检查、自动化测试或批量数据处理经验。
2. 使用过 Pandas、NumPy、OpenCV 或常见数据可视化工具。
3. 接触过视频、图像、传感器或时间序列数据。
4. 了解 ROS/ROS2、MCAP、机器人关节状态或相机标定数据。
5. 使用过 Docker、任务调度平台或生产监控工具。