职位概述 本岗位聚焦于具身智能时代的“数据新基建”，负责构建端侧高频遥操作系统与无本体数采运控算法后处理管线。你将作为数据生产的核心推动者，全链路（End-to-End）负责从多模态数采硬件端原始数据流捕获、多源时钟同步、到非同构本体的通用动作重定位（Retargeting）核心算法，再到端侧解算工具链研发与策略回放验证。 你将利用优秀的几何直觉与扎实的端侧工程能力，解决人类到异构机器人动作高保真重现的难题，构建自动化、高吞吐的动作解算管线，实现“采集与推理”的动作高度一致性（采推一致性）。
职责描述： 1.通用动作重定位（Retargeting）研发： 负责研发与优化异构骨架映射（Skeleton Mapping）与全身体重定位算法；重点解决从人类多模态骨骼数据（BVH/FBX 等）到非同构机器人双臂/全身体的位姿映射；深入攻克跨形态映射中的手指关节限位、穿模规避、位置与速度奇异点剔除等难题，严格控制脚部滑移与动力学不一致性。 2.端到端无本体数采管线构建： 全权负责设计并构建面向无本体数采（基于视觉动捕、人手数据手套、人类操作外骨骼等）的完整运控算法后处理管线。实现从数采硬件原始流接入、多模态时钟对齐（如多路视频与传感器流）、到本地动作解算与轨迹重构的流水线工程，产出符合强化学习（RL）和模仿学习训练要求的超高质 Trajectory 数据。 3.动作数据质量优化与本地加速： 负责数采原始数据的去噪、断线插值、与轨迹平滑算法开发；编写高效的本地脚本或 C++ 工具链，利用多线程/本地多进程等手段加速批量 IK/FK 及重定位框架的求解，确保单机高效率、自动化地完成数采动作的批量转化。 4.端侧遥操作轻量化构建： 负责轻量端侧实时遥操作系统的搭建，管理和抽象主流的输入设备（空间鼠标、VR 主控、Xsens 动捕、数据手套等），优化进程间通信（IPC）与共享内存损耗，极限压榨设备输入到机器人动作响应的端到端工程延迟。
职位要求： 1.核心经验： 本科及以上学历，计算机、自动化、控制工程、机械电子或应用数学等相关专业；精通 C++/Python，具备扎实的线性代数、矩阵分析与空间几何（四元数、齐次变换、欧拉角转换）功底。 2.系统功底： 熟悉 Linux 开发环境，熟练掌握多线程/多进程并发编程、高效 IPC（如共享内存、ZeroMQ 等），熟悉常见机器人仿真与运控库（如 Pinocchio、MuJoCo 等），具备良好的面向对象和工具链编写思维。
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