具身智能多模态数据处理实习生· 2026-11-04

参与从原始传感器日志到可训练数据集的完整链路，覆盖多模态数据处理、三维重建、预标注及数据质量工具开发。

【你将参与的方向】 数据链路 / 数据处理 / 三维重建建模 / 预标注系统（视觉 + 触觉）。 你会参与从“原始传感器日志”到“可训练数据集”的关键闭环：清洗、同步、重建、预标注、质检与版本化，让后续训练与论文产出有可靠基座。 【你会做什么】 1. 多模态数据链路开发 - 参与数据采集后的处理流程：数据落盘、解析、同步、切片、索引、版本管理与可复现。 - 处理多传感器时间对齐（相机 / 深度 / 位姿 / 力控等），并覆盖触觉模态的数据结构与质量诊断。 - 输出可直接用于训练与评测的数据格式（dataset schema、metadata、split、统计报表等）。 2. 三维建模 / 重建 / 对齐 - 从多视角数据构建场景或物体的 3D 表达（SfM / MVS、SLAM、NeRF / 3D Gaussian Splatting 等任一方向均可）。 - 做坐标系标定与对齐、轨迹 / 位姿处理、点云 / 网格 / 稠密重建结果的清洗与压缩。 3. 预标注与半自动标注 - 基于轻量感知模型做预标注：检测 / 分割 / 关键点 / 姿态 / 深度等，再配合人工校验。 - 构建预标注 pipeline：推理批处理、结果后处理、置信度与误差分析、质检与返工机制。 4. 数据质量与工具化 - 建立数据质量指标与自动化检查：覆盖率、噪声、漂移、同步误差、触觉信号异常等。 - 开发可视化与调试工具（2D / 3D / 时间序列），提升团队迭代效率。

1. 27 届及以后毕业的在校生。 2. 可持续实习 4 个月及以上，每周至少投入 4 天，线下优先。 3. 有扎实的工程能力：Python 熟练，数据处理、并行、IO、日志分析能力强；会写清晰可维护的代码。 4. 以下任一方向有经验（满足其一即可，越多越好）： - 传统 CV：检测 / 分割 / 关键点 / 多视角几何等。 - SLAM / SfM / 3D 重建：轨迹、位姿、点云、BA、回环等任一方向。 - 深度图回归。