岗位描述(节选)
1. 数据挖掘与核心场景挖掘:处理和分析大规模、多源的非结构化数据,重点聚焦具身智能场景下的机器人传感器轨迹数据、视频数据和深度数据;设计并实施数据清洗、过滤流程,结合数据预处理与增强手段,确保数据质量;专项负责关键帧/关键片段挖掘,精准提取数据中的核心有效信息,适配具身智能算法训练需求;开展困难样本挖掘工作,结合持续学习(Continuous Learning)理念,挖掘模型训练所需的高价值困难样本,助力具身智能模型性能迭代升级。
2. 特征工程与向量数据库建设:针对具身智能场景下的不同模态数据,研究和应用先进的多模态数据表征方法,实现跨模态信息的对齐、融合与联合表征,构建统一的向量表征体系;负责向量数据库的设计、搭建与优化,实现跨模态统一表征的高效存储、检索与管理,支撑具身智能下游算法快速调用;运用和优化经典及前沿的聚类算法,从非结构化数据中挖掘潜在模式、群体特征及异常信息,为具身智能……
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