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崗位職責(zé)
1、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)相關(guān)任務(wù)的拆分與發(fā)布，監(jiān)控項目進度和生產(chǎn)效率，及時通報進展并維護相關(guān)數(shù)據(jù)報表；
2、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)人員的日常管理，提升團隊專業(yè)能力與數(shù)據(jù)交付效率；
3、主導(dǎo)機器人任務(wù)數(shù)據(jù)體系的整體架構(gòu)設(shè)計，建立標(biāo)準(zhǔn)化、可擴展的數(shù)據(jù)治理框架；
4、組織制定機器人數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、標(biāo)注規(guī)范及評估指標(biāo)體系，推動數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)落地，確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性與一致性；
5、指導(dǎo)數(shù)據(jù)分析工程師開展數(shù)據(jù)分布建模、可視化建設(shè)工作，輸出高質(zhì)量數(shù)據(jù)報告，驅(qū)動算法策略優(yōu)化與仿真迭代；
6、推動自動化數(shù)據(jù)處理 pipeline 與智能數(shù)據(jù)生成 agent 的研發(fā)落地，提升數(shù)據(jù)生產(chǎn)效率與多樣性，降低人工依賴；
7、深度對接算法、工程與仿真團隊，建立高效協(xié)作機制，推動“數(shù)據(jù)-模型-反饋”閉環(huán)體系建設(shè)，支撐機器人核心能力持續(xù)進化；
8、規(guī)劃并管理數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施資源投入，協(xié)調(diào)內(nèi)外部資源，保障大規(guī)模機器人數(shù)據(jù)的高效處理與安全存儲；
任職要求
1、計算機科學(xué)、人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)、自動化或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，3年以上工作經(jīng)驗，
2、具備項目管理經(jīng)驗，有互聯(lián)網(wǎng)大廠項目經(jīng)驗優(yōu)先，有技術(shù)研發(fā)經(jīng)驗優(yōu)先；
3、精通Python數(shù)據(jù)分析生態(tài)（pandas、numpy、scikit-learn），熟悉數(shù)據(jù)處理 pipeline 構(gòu)建流程，具備良好的工程化思維與代碼規(guī)范意識（必要）；
4、具備扎實的數(shù)據(jù)分析與機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，掌握分布分析、聚類、異常檢測等方法，能指導(dǎo)團隊開展深度數(shù)據(jù)洞察（必要）；
5、熟悉常見數(shù)據(jù)可視化工具（如 Matplotlib、Seaborn、Plotly、Dash），能夠?qū)忛啿?yōu)化數(shù)據(jù)看板設(shè)計與報告邏輯（必要）；
6、對數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)治理有系統(tǒng)性理解，能從架構(gòu)層面設(shè)計可追溯、可審計的數(shù)據(jù)管理體系（必要）；
7、熟悉機器人任務(wù)數(shù)據(jù)特點，有實際參與或主導(dǎo)機器人仿真、行為克?。˙ehavior Cloning）、模仿學(xué)習(xí)（Imitation Learning）等相關(guān)項目經(jīng)驗（優(yōu)先）；
8、具備自動化 pipeline 開發(fā)經(jīng)驗（如 Airflow、Prefect、Docker、Kubernetes）（優(yōu)先）;
9、具備出色的溝通協(xié)調(diào)能力與跨團隊推動力，能夠高效整合算法、工程、產(chǎn)品等多方資源，推動復(fù)雜項目落地（必要）；
10、具備戰(zhàn)略視野與技術(shù)創(chuàng)新意識，能在不確定性中制定清晰路徑。