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具身智能数据算法工程师
具身智能数据算法工程师
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
3D视觉
6D位姿估计
Cot
Llm
Pytorch
Vlm
具身智能
场景图
Open-Vocabulary检测
AI 估算 · 30k–60k
具身智能前沿方向，B轮公司，上海，要求硕士及以上，技能稀缺，薪资有竞争力。
职位详情
关于这个职位
作为具身智能数据算法工程师，您将负责构建高质量的具身智能数据，驱动机器人通用大脑的进化
工作内容包括利用VLM和LLM生成认知数据、自动化标注定位信息、设计推理数据链、拆解长程任务等，需要扎实的计算机视觉和深度学习基础，对具身智能有深刻理解
最低要求
计算机科学、人工智能、机器人或相关专业硕士及以上学历，对具身智能有深刻理解
熟练掌握视觉语言模型（VLM）、大语言模型（LLM）及Open-Vocabulary检测算法，并有实际应用经验
熟练 PyTorch，有大规模分布式训练经验优先
熟悉主流开源具身数据集（如Open X-Embodiment、RoboMIND、AgiBot World等）的结构与格式，具备数据清洗与适配经验
熟悉3D视觉、场景图构建或6D位姿估计，对空间语义与几何关系有敏锐洞察
具备处理轨迹数据或构建逻辑推理链条（CoT）的经验者优先
对用数据驱动AGI在物理世界落地有强烈热情，具备优秀的分析问题和团队协作能力
工作职责
负责构建与生成高质量、高多样性的具身基础数据，驱动下一代具身基座模型与通用大脑的进化
认知数据构建：利用VLM及大模型，规模化生成物体属性（材质/状态）、空间语义（3D场景图）及OCR信息，提升模型的环境理解能力
定位数据标注：自动化标注功能区域、物体定位的点、线、面、抓取点/交互热力图
推理数据生成：设计并生成动作背后的思维链（CoT），标注操作前后的物理状态变化与逻辑关系，赋予模型因果推理能力
规划数据拆解：将长程任务分解为原子动作序列，为任务规划提供数据基础
数据质量评价：建立可量化、可闭环的数据准入标准与自动化过滤系统
优先资格
有大规模分布式训练经验优先
具备处理轨迹数据或构建逻辑推理链条（CoT）的经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 公司为B轮明星企业，资源充足，有机会参与行业领先项目
- 技能积累丰富，涵盖VLM、3D视觉、数据工程等热门方向，市场价值高
- 工作涉及多种技术栈，要求快速学习并整合跨领域知识
- 数据构建需要极大耐心和细致度，数据质量直接影响模型效果
- 具身智能领域尚在早期，技术路线可能频繁调整，需要较强适应能力
- 适合对AGI和机器人有热情、具备扎实CV和NLP基础、喜欢数据驱动方法的技术型人才
缺点 / 挑战
- 处于具身智能前沿赛道，技术挑战高，个人成长空间大
角色解读
- 从数据算法工程师向具身智能算法专家发展，深入理解机器人感知与决策
- 有机会参与通用大脑基座模型的设计与迭代，成为具身智能领域核心人才
- 未来可向技术负责人或架构师方向进阶，领导数据构建与算法团队
- 利用VLM和LLM规模化生成物体属性、空间语义等认知数据，提升机器人环境理解能力
- 自动化标注物体定位信息（点线面、抓取点热力图），构建3D场景图
- 设计并生成动作的思维链（CoT），标注操作前后状态变化，赋予模型因果推理能力
- 拆解长程任务为原子动作序列，为任务规划提供数据基础，并建立数据质量标准
- 熟练掌握视觉语言模型（VLM）、大语言模型（LLM）及开放词汇检测算法
- 精通PyTorch，具备大规模分布式训练经验优先
- 熟悉3D视觉、场景图构建或6D位姿估计，对空间语义有敏锐洞察
- 熟悉主流具身数据集（如Open X-Embodiment）的结构与清洗适配方法
申请策略
- 在简历中体现对具身智能领域的持续关注，如相关博客、开源贡献
- 面试前了解智元机器人的技术路线和产品，准备对AGI落地的个人见解
- 突出VLM/LLM的实际应用项目，尤其是数据生成或自动化标注经验
- 展示3D视觉、场景图或位姿估计的相关成果，提供GitHub或论文链接
- 强调处理大规模轨迹数据或构建CoT链条的经验
- 体现对具身智能数据集（如Open X-Embodiment）的熟悉程度
- 补强PyTorch分布式训练技能，阅读Megatron或DeepSpeed文档
- 深入了解主流具身数据集结构，实际动手清洗并适配
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出数据量和效果
- 对比方案：针对问题提出多种可行方案，分析优缺点并给出选择理由
- 从系统角度：考虑数据构建、模型训练、迭代闭环的全链路权衡
- 如何利用VLM生成大规模的物体属性数据？请具体描述流程和挑战
- 讲一个你构建或使用CoT（思维链）数据的项目，如何保证逻辑正确性？
- 你如何设计一个自动化过滤系统来保证数据质量？量化指标有哪些？
- 对主流具身数据集（如Open X-Embodiment）的结构了解多少？如何清洗？
- D场景图构建中，你如何处理动态物体和遮挡问题？
职位点评
73
综合评分
前沿具身智能方向，技术成长极快，但工作强度不确定，现场办公。
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。
更适合这类人
适合高度重视技能成长和行业前景、愿意承受创业节奏和现场办公的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值85
薪资福利
75中等
该职位薪资在上海具有竞争力，但B轮公司稳定性略低于成熟大厂，福利未明确提及。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展
90较高
前沿技术栈，涉及VLM、3D视觉、数据工程等多个高价值方向，成长空间极大，且有优先经验要求暗示对技能深度的追求。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈VLM、LLM、Open-Vocabulary检测、PyTorch、3D视觉、场景图、6D位姿估计、CoT
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
上海现场办公，未提及弹性工作或WLB，且创业公司通常工作强度较大。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
数据驱动AGI在物理世界落地具有强烈使命感，行业处于高速增长赛道，技术开拓性高。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号用数据驱动AGI在物理世界落地
创新程度开拓性创新（行业首创）
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