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机器人真机部署与数据工程专家

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地点：北京薪资：薪资未公开日期：2026-07-20

岗位摘要

维护数据与评测：负责真机数据处理、质量验证、评测体系建设；收集、清洗和管理机器人预训练/微调数据；商用/开源机械臂系统集成与真机评测；支持Teleop数据采集与质量验证；搭建本地真机评测流程，并集成RoboChallenge、RoboArena等开源真机评测体系

岗位职责

维护数据与评测：负责真机数据处理、质量验证、评测体系建设
收集、清洗和管理机器人预训练/微调数据
商用/开源机械臂系统集成与真机评测；支持Teleop数据采集与质量验证
搭建本地真机评测流程，并集成RoboChallenge、RoboArena等开源真机评测体系
模型闭环工程：负责训练脚本、推理优化、部署稳定性、延迟与可靠性优化
搭建训练和评测环境，支持预训练/微调/效率优化
将VLA/机器人策略模型接入真机控制链路，定位训练、推理、执行中的工程问题
维护模型版本、数据版本与评测结果之间的追踪和回归机制
硬件/控制：确保模型输出动作可执行、可复现
对接机械臂、夹爪、相机、控制器等硬件模块
处理ROS/ROS2通信、消息堆积、时序同步、延迟抖动、节点稳定性等问题
与算法/硬件/控制同学协作，定义清晰稳定的接口和调试流程

任职要求

熟悉ROS/ROS2系统架构，有真机部署、调试、集成经验；理解常见机器人软件栈
熟练Python/C++，能独立解决软硬件通信、性能瓶颈、死锁、消息堆积等工程问题
具备数据工程能力：数据清洗、格式转换、可视化、质量验证、回归体系维护
对机械臂运动学/控制链路有直观理解，能和算法/硬件同学把接口对齐
熟悉Linux开发环境，具备良好的系统调试、日志分析、脚本自动化和工程文档能力
加分项：做过Teleop/数据采集项目；做过机器人benchmark、自动化评测或实验回归平台；做过分布式训练/推理优化/Infra；有Pi0、OpenVLA、ACT、Diffusion Policy或其他VLA/机器人策略模型实操经验者

加分项

做过 Teleop/数据采集项目；做过机器人 benchmark、自动化评测或实验回归平台；做过分布式训练/推理优化/Infra；有 Pi
OpenVLA、ACT、Diffusion Policy 或其他 VLA/机器人策略模型实操经验者

福利待遇

参与前沿机器人技术研发
与顶尖算法、硬件团队协作
丰富的技术成长空间
有竞争力的薪酬待遇