具身智能-数据闭环实习生
发布于 2 天前实习/见习
AI 估算 · 3k–6k
实习生岗位，薪资按市场水平估算，公司平台好且有转正机会，但实习薪资普遍较低。
职位详情
关于这个职位
这是一个面向在校学生的具身智能数据闭环实习岗位，你将参与机器人数据全链路的设计与落地，包括数据采集、回传、标注等环节
最低要求
计算机科学、人工智能、电子工程、数据工程等相关专业本科及以上学历; 具备跨团队项目管理能力，能够协调硬件、算法、云平台等多方资源完成复杂系统落地; 数据全链路架构设计与落地方面，有无人机、自动驾驶、机器人等领域经验者优先; 熟悉多模态数据采集与时间同步技术，了解摄像头、激光雷达、IMU、GPS/RTK 等传感器特性及数据接口; 对数据标注体系设计、真值生成方法、自动标注与人工标注平台建设有实际落地经验; 熟悉数据质量评估方法（完整性、准确性、多样性、时效性）及数据管理平台的建设与优化.
工作职责
负责机器人智能化所需的数据全链路,包括数据采集方案、数据回传架构、数据真值标注体系的落地执行; 2.分析AI 模型训练所需的多模态数据（视频、图像、LiDAR、IMU、红外等）类型与质量要求，制定数据采集标准与目标规模，解决模型团队反馈的数据问题; 3.设计并优化海量数据回传与存储架构，确保数据在多网络环境（蜂窝/卫星/专网）下高效、安全、稳定传输; 4.构建数据真值标注方案，包括自动标注、半自动标注、人工审核等多层流程，以及标签体系与质量评估机制.
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 公司为上市公司，平台大，实习转正机会明确，培养体系完善
- 接触具身智能前沿领域，积累多模态数据处理和机器人数据闭环的实战经验
- 能深度参与数据全链路设计，技能覆盖面广，提升系统思维和项目管理能力
- 实习期可能需承担较重要的任务，对学习能力和抗压能力有一定要求
- 多模态数据同步和处理复杂度高，需要快速掌握多种传感器和云平台技术
- 适合对机器人、AI数据方向有浓厚兴趣，具备较强学习能力和跨团队协作精神的计算机、电子等相关专业在校学生
缺点 / 挑战
- 需协调多个团队（硬件、算法、云平台），对沟通和资源整合能力要求较高
角色解读
- 实习期间表现优秀可直接转正，进入正式校招岗位
- 未来可向数据工程师、AI算法工程师或机器人系统工程师方向发展
- 积累数据闭环全链路经验，为进入自动驾驶、机器人等前沿领域打下基础
- 负责机器人数据全链条的设计与执行，包括采集方案、回传架构和标注体系
- 分析多模态数据质量要求，制定采集标准并解决模型团队反馈的数据问题
- 设计海量数据回传与存储架构，确保在多种网络环境下的高效传输
- 构建数据真值标注方案，涉及自动标注、半自动标注和人工审核等多层流程
- 具备计算机科学、人工智能等相关专业背景，本科及以上学历
- 熟悉多模态传感器（摄像头、LiDAR、IMU等）特性及数据接口，掌握时间同步技术
- 有数据标注体系设计和真值生成经验，了解自动标注与人工标注平台建设
- 具备跨团队项目管理能力，能协调硬件、算法、云平台等资源
申请策略
- 准备1-2个具体的数据闭环或机器人相关项目案例，详细说明个人贡献和解决难点
- 了解安克创新在具身智能领域的布局，思考数据闭环在其中的作用
- 突出与数据采集、标注或处理相关的项目经历，展示全链路经验
- 强调多传感器使用和数据处理能力，如LiDAR、摄像头、IMU等
- 体现跨团队协作和项目管理经验，如协调多方资源完成复杂任务
- 展示数据质量评估或自动化标注工具开发的成果
- 提前学习多传感器时间同步技术，了解常见数据接口和协议
- 熟悉数据标注平台（如LabelImg、CVAT）和自动标注方法
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答，突出个人贡献和系统思维
- 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合项目经验给出具体解决方案，最后总结心得
- 对于团队协作问题，强调沟通策略和资源协调能力，体现主动性
- 如何处理多模态数据的时间同步问题？遇到过哪些挑战？
- 设计一个数据标注质量控制方案，包括自动标注和人工审核的流程
- 如果在弱网环境下数据回传失败，你会如何解决？
- 如何评估数据质量？请举例说明完整性、准确性、多样性、时效性
- 描述一次你协调多个团队完成复杂系统落地的经历
职位点评
大厂实习机会，前沿具身智能领域，有系统培训和转正通道，但薪资一般。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资福利
实习岗位薪资水平较低，但公司为上市公司，福利完善（五险一金等），转正后薪资会提升。
成长发展
实习项目有系统培养和转正机会，能接触前沿具身智能技术，技能成长空间大。
工作生活
仅现场办公，工作地点在深圳，实习期需适应快节奏，但未提及加班情况。
使命价值
具身智能是高速增长赛道，工作涉及机器人智能化，有一定社会价值（推动AI落地）。