工作内容： 1. 负责机器人多模态数据标签系统的架构设计与持续优化，支持真机、仿真及人类行为数据的动作与场景标签体系建设； 2. 开发并维护标签系统的接口与工具链，提升算法团队在数据处理与使用上的效率与体验； 3. 设计高效、可扩展的标签数据存储与检索方案，支撑PB级数据规模下的高性能访问需求； 4. 深入挖掘机器人动作与场景标签的语义信息，推动标签生成的自动化、精准化与全面化，满足算法模型的高质量数据筛选与训练需求； 5. 负责标签、标注相关基础模型的云端部署、性能调优及长期在线服务运维，保障服务稳定性与响应效率。 任职要求： 1. 硕士及以上学历，数学、物理、机械、电子、计算机等相关专业； 2. 具备扎实的编程能力，精通至少一门主流开发语言（如 C/C++、Python、Java）； 3. 熟悉关系型、内存型及分布式数据库的使用与性能优化，具备底层原理理解与调优经验； 4. 有前沿VLM的实际部署与推理优化经验，如 QWen-VL等； 5. 了解机器人VLA或VLN大模型，具备相关开发与验证经验者优先； 6. 对具身智能和机器人领域充满热情，并具有深厚的认同感者优先。