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校招【27届校招】机器人数据运营
深圳 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历，机器人、自动化、计算机、电子信息、机械、工业工程、数据科学等相关专业优先。
- 对机器人、具身智能、人工智能或数据生产流程有浓厚兴趣，愿意深入采集现场并解决实际问题。
- 了解视频、图像、深度、点云、IMU、关节状态、力矩或音频等一种或多种数据形态。
- 了解数据采集、传感器标定、时间同步、采样频率、时间戳等基础概念；具备相关课程、实验或项目经验优先。
- 具备良好的任务拆解、计划执行和沟通协作能力，能够跟进问题并推动闭环。
- 具备基础的数据分析能力，能够使用 Excel、Sheets、SQL 或其他工具完成数据整理、统计和报表制作。
- 做事认真细致、责任心强，具备较强的现场执行能力，能够适应多任务协同及一定程度的不确定性。
- 有机器人、自动驾驶、实验室数据采集、机器人竞赛、科研项目或相关实习经历优先。
岗位描述
- 1、参与机器人数据采集项目的运营执行，协助完成需求梳理、采集方案制定、任务排期、现场执行、数据验收和项目复盘。
- 2、协助将算法或产品需求拆解为具体采集任务，明确采集场景、动作要求、覆盖范围、边界条件及验收标准，并整理采集 SOP。
- 3、参与采集场地、设备、人员和排班管理，跟进现场执行情况，及时记录、反馈并推动解决采集过程中的问题。
- 4、协同硬件、软件和工具团队，参与采集设备、传感器、标定、同步、回放、遥操作及数据上传等链路的测试和优化。
- 5、参与数据质量检查和基础分析，关注数据完整性、一致性、时序对齐、噪声、覆盖度及标注质量等指标。
- 6、根据数据质量问题和模型训练反馈，协助分析失败案例、数据分布及采集缺口，持续优化采集策略和任务设计。
- 7、整理采集规范、操作手册、检查清单、问题记录和复盘材料，推动经验沉淀及采集流程标准化。
- 8、根据项目需要，参与外部采集人员的培训、执行跟进和数据验收。
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
查看答题思路
1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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