蚂蚁集团
蚂蚁集团-具身智能EGO数据采集方案负责人-上海
蚂蚁集团-具身智能EGO数据采集方案负责人-上海
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公具身智能
具身智能
Imu
Lidar
Ros/Ros2
具身智能
多传感器融合
数据采集
点云处理
系统集成
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿技术栈、高薪资、强成长性，但工作强度大、办公灵活性低。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
65K
比具身智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1070 个在招 · 其中具身智能 2 个
市场机会
选择适中
上海 · 具身智能 · 28 个在招
职位详情
关于这个职位
作为蚂蚁集团具身智能EGO数据采集方案负责人，你将负责设计、搭建和优化大规模数据采集系统，为具身智能算法（如视觉语言动作模型、三维重建等）提供高质量的训练数据
你将主导多传感器硬件平台的集成与开发，制定采集流程与标准，并推动数据管道的高效运转，是连接算法研究与数据基础设施的关键角色
该岗位技术挑战大，涉及机器人、计算机视觉和系统开发等多个领域，适合对前沿技术有热情、具备全栈能力的工程师
最低要求
学历与经验： 计算机科学、机器人学、电子工程、自动化或相关专业硕士及以上学历，具备3年以上机器人感知、自动驾驶数据采集、三维视觉或相关领域实际项目经验
硬件精通： 熟悉常见传感器（相机、IMU、LiDAR等）原理、性能指标、标定方法（多传感器联合标定）与同步技术
软件强项： 精通Python和C++，熟练掌握ROS/ROS2系统
有扎实的多线程、网络编程和性能优化经验
数据处理： 熟悉点云、图像、IMU等数据的常用处理库（OpenCV, PCL, NumPy, PyTorch/TensorFlow Data模块等）
系统思维： 具备从需求分析到系统部署的全链条思考和实现能力
行业理解： 对具身智能、机器人学有深刻兴趣和基本理解，了解EGO-centric数据对于智能体发展的重要性
工作职责
方案设计与架构： 深入理解具身智能算法（如视觉语言动作模型、三维重建、场景理解、操作技能学习等）的数据需求，设计EGO数据采集技术方案，包括传感器选型、标定、同步、空间布局与数据流架构
系统集成与搭建： 主导或深度参与多传感器（如RGB-D相机、事件相机、LiDAR、IMU、麦克风阵列、触觉传感器、机械臂/身体位姿流）硬件平台的集成、标定、同步控制和软件系统开发
采集流程与标准制定： 规划并规范大规模数据采集的流程、场景、任务脚本与质量标准
设计数据标注需求与规范，确保采集的数据集具有高可用性和研究价值
数据管道开发： 构建高效、稳定、实时的数据采集、预处理（如去畸变、对齐、降噪）、加密、存储与传输管道，处理海量多模态时序数据
前沿探索与创新： 跟踪具身智能与机器人数据采集的前沿技术，探索新型传感器、新型采集范式（如大规模仿真-现实闭环数据生成）在数据采集中的应用
跨部门协作： 与算法研究员、软件工程师、机器人工程师及标注团队紧密合作，理解需求，反馈数据特性，并持续优化采集方案以提升数据效用
优先资格
有实际搭建机器人或自动驾驶数据采集平台（如改装车辆、机器人移动平台）的经验
有大规模室内外场景数据集（类似ScanNet, Habitat, Ego4D, HAT）构建或贡献经验
熟悉仿真环境（如Isaac Sim, Unity, Unreal Engine）并有用其生成或增强数据的经验
有设计触觉、力觉或音频数据采集方案的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 蚂蚁集团作为行业巨头，平台资源丰富，能够提供充足的项目预算和跨团队协作机会
- 薪资待遇优厚，通常包含高额年终奖和股票期权，财务回报可观
- 技术栈复杂，需要持续学习新知识，对个人学习能力和适应能力要求高
- 数据采集工作可能涉及大量现场调试和硬件维护，工作环境可能不如纯软件岗位稳定
缺点 / 挑战
- 处于具身智能这一前沿赛道，技术挑战大，个人成长空间广阔，能接触到最先进的技术和硬件
- 工作强度大，可能面临较大的项目压力和紧迫的交付周期
- 适合对机器人、自动驾驶和人工智能有浓厚兴趣，具备扎实的软硬件综合能力，喜欢挑战前沿技术并愿意在快节奏环境中工作的工程师
角色解读
- 在技术深度上，可向具身智能数据平台架构师或技术专家方向发展，成为数据基础设施领域的权威
- 在业务广度上，可转向具身智能算法研发、机器人系统集成或技术管理岗位，负责更全面的产品和技术规划
- 随着具身智能行业的爆发，该岗位经验极具价值，未来有机会在行业内头部公司担任核心数据团队负责人
- 设计并搭建用于具身智能算法训练的多传感器数据采集系统，包括硬件选型、集成与标定
- 开发高效的数据采集、预处理、存储和传输管道，确保海量多模态数据的质量和可用性
- 制定数据采集流程、场景和标注标准，并参与数据集的构建与验证
- 与算法、软件和机器人团队紧密合作，理解数据需求并持续优化采集方案
- 精通Python和C++，具备扎实的ROS/ROS2开发经验，能够进行系统级软件架构设计
- 熟悉相机、LiDAR、IMU等多种传感器的工作原理、标定方法和同步技术
- 具备点云、图像等数据处理经验，熟悉OpenCV、PCL等常用库
- 拥有从需求分析到系统部署的全链条思考能力，以及跨团队协作和沟通能力
申请策略
- 在申请时，可以表达对具身智能领域的深刻理解和热情，并展示你对数据价值的独特见解
- 了解蚂蚁集团在具身智能领域的布局和项目，在面试中展现你对公司业务的了解
- 突出在机器人或自动驾驶领域的数据采集系统设计、搭建和落地经验，强调具体项目成果和数据规模
- 详细描述你在多传感器标定、同步和数据处理方面的技术细节，展示对硬件和软件的深入理解
- 强调你的编程能力（Python/C++）和系统架构设计能力，并提及使用ROS/ROS2的实践经验
- 如有大规模数据集构建或仿真环境使用经验，务必重点突出，这是加分项
- 提前熟悉具身智能领域的最新研究，如视觉语言动作模型（VLA）等，了解其对数据的需求
- 可以学习或复习Isaac Sim、Unity等仿真环境，了解如何利用仿真生成数据
面试指南
- 回答技术问题时，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），清晰描述项目背景、你的职责、具体行动和最终成果
- 对于系统设计问题，先明确需求，再提出整体架构，然后分模块阐述，最后总结权衡和取舍
- 在回答关于数据质量和标准的问题时，强调流程化、自动化和可量化指标的重要性
- 请描述你过去搭建一个多传感器数据采集系统的完整流程，包括传感器选型、标定、同步和软件架构
- 如何设计一个用于具身智能操作技能学习的数据采集方案？请谈谈你的思路
- 在数据采集过程中，如何保证数据的质量和一致性？你会如何制定数据标注规范？
- 如果传感器之间出现时间不同步，你会如何解决？请描述你的调试过程
- 你如何理解EGO-centric数据在具身智能中的重要性？请举例说明
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
该职位薪资水平高，福利待遇好，但JD中未明确提及具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：50K-80K/月）
成长发展
95较高
该职位处于具身智能前沿领域，技术挑战大，能接触到最先进的数据采集技术和硬件，个人成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈具身智能、多传感器融合、ROS/ROS2、LiDAR、IMU、点云、三维重建、仿真
业务类型profit_center
工作生活
40较低
该岗位为现场办公，且涉及硬件调试和现场工作，工作强度可能较大，灵活性较低。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
该职位处于具身智能这一高速增长赛道，对推动人工智能和机器人技术发展有积极意义，但社会价值体现不直接。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
蚂蚁集团 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs