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建立“從雙目輸入到訓練數(shù)據(jù)集到回歸門禁 ”的全鏈路基礎設施：標定同步可信、錄制回放可復現(xiàn)、數(shù)據(jù)集格式統(tǒng)一可訓練。

職責
1. 設計并實施面向 MR 眼鏡多模態(tài)數(shù)據(jù)采集，涵蓋傳感器數(shù)據(jù)（攝像頭，TOF 及交互行為數(shù)據(jù)和環(huán)境語義信息）
2. （驗收傳感器數(shù)據(jù)）雙目標定/同步/校正輸出（RectifiedStereoFrame），TOF 及 6DOF 數(shù)據(jù)
3. 指定數(shù)據(jù)質量評估體系（如標注準確率，場景覆蓋率，分布均衡性），通過自動化校驗（規(guī)則引擎，異常檢查）和人工抽樣審核保障數(shù)據(jù)的有效性
4. 和算法團隊深度協(xié)作，將模型需求（多模態(tài)對齊，長尾場景挖掘）轉換為可執(zhí)行采集數(shù)據(jù)（合成數(shù)據(jù)生成）
5. 數(shù)據(jù)標注與增強（和標注相關團隊合作，指定標注規(guī)范，確保標注一致性）
6. 支持算法研發(fā)，為手勢算法及相關視覺技術團隊提供高質量數(shù)據(jù)集，設計錄制包標準（Recording Spec）與跨設備錄制工具（眼鏡端/手機端） ，回放評測（Replay/ Benchmark）與回歸門禁（nightly/ PR gate），數(shù)據(jù)集收集與制作：多來源數(shù)據(jù)（RK/高通/手機/外部數(shù)據(jù)集）統(tǒng)一轉換到 Dataset Spec ，數(shù)據(jù)版本與泄漏防護：split 規(guī)則、增強隔離、抽檢與標注流程對接
7. 跨團隊合作，與硬件團隊，軟件團隊，算法團隊合作，確保數(shù)據(jù)流和系統(tǒng)架構集成

學歷：
計算機科學，軟件工程，數(shù)據(jù)科學或相關專業(yè)，本科以上學歷

技能：
具備 3 年 AI 數(shù)據(jù)產品相關工作經驗，有算法研究或與算法團隊直接溝通對接經驗者優(yōu)先
熟悉 AI 模型研發(fā)全流程（數(shù)據(jù)準備-模型訓練-評估-部署），了解常見機器學習/深度學習模型（如 CNN 、RNN 、Transformer 等）的數(shù)據(jù)需求特點
熟練掌握 Python 編程語言及數(shù)據(jù)庫 SQL 語言，了解 Json 、Markdown 、HTML 等數(shù)據(jù)格式熟悉 linux 環(huán)境和系統(tǒng)運維，腳本開發(fā)經驗

經驗：
2 年以上 MR 眼鏡及視覺相關行業(yè)數(shù)據(jù)相關工作經驗有數(shù)據(jù)質量管理和問題排查經驗
對于數(shù)據(jù)處理，合成數(shù)據(jù)生成有深刻理解溝通協(xié)作能力，能夠跨團隊高效溝通
獨立思考和解決復雜技術問題的能力


加分：
有過 MR 眼鏡傳感器數(shù)據(jù)集評估，采集處理相關經驗