岗位职责 维护并迭代具身智能数据采集系统，覆盖多模态传感器同步、数据 pipeline、存储与下游标注工具链。 负责相机系统（ZED / RealSense / 工业相机等）与机械臂的集成、标定与日常维护，保障设备状态稳定可用。 独立负责模仿学习 / DAgger / Teleoperation 等算法在机器人上的端到端落地，包括数据采集、模型训练、部署推理与现场调优。 推进数据质量保障机制：时间戳同步、坐标系对齐、异常数据检测、采集失败的快速定位与修复。 定义并维护机器人端的软件接口与通信协议（ROS2 / DDS 等），支持采集站与部署站跨平台、跨场地的快速复制。 跟进现场数据采集与算法部署，输出技术文档，持续优化采集效率与模型表现。

任职要求 本科及以上学历，机器人、自动化、计算机科学或相关专业，3 年以上相关经验。 扎实的 Python / C++ 编程能力，熟悉 Linux 环境下的系统级开发与调试。 精通 ROS / ROS2，熟悉节点通信机制（Topic、Service、Action）、参数管理及 Launch 系统。 熟悉相机系统集成与标定（内参、外参、多目同步），有 ZED / RealSense 或类似 RGB-D / 立体相机使用经验。 熟悉机械臂控制接口（如 UR / Franka / xArm 或自研臂），了解驱动层、运动学与上层 API 调用。 熟悉常见机器人硬件接口（CAN、EtherCAT、RS485、USB）及传感器集成（IMU、深度相机、力矩传感器等）。 具备深度学习模型训练与部署经验，熟悉 PyTorch，能独立完成从数据准备、训练、推理到部署的全流程。 熟练使用 AI 编程工具（如 Claude Code、Cursor 等）进行日常开发，能用 AI 工具显著提升工程效率。 加分项 有具身智能 / 模仿学习数据采集与算法落地的完整项目经验。 熟悉 Diffusion Policy / ACT / VLA 等主流模仿学习算法的训练与部署细节。