小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注具身智能数据工程方向。熟练掌握Python数据处理栈及Linux环境开发,拥有机器人仿真数据采集与清洗实战经验。对多模态数据标注、传感器时序数据处理有深入理解,致力于通过高质量数据驱动机器人感知决策算法迭代。

工作经历

具身数据工程实习生

优必选科技

2025-07 - 2025-12
  • 基于Python和Pandas搭建自动化数据清洗流水线,处理来自激光雷达与深度相机的多模态时序数据,日均处理数据量达50GB,将数据可用性从75%提升至92%。
  • 设计并实施针对机器人抓取任务的异常数据检测脚本,利用NumPy进行统计特征分析,成功剔除15%的噪声样本,显著降低下游模型训练的发散概率。
  • 在Linux服务器上部署Git版本控制流程,协同算法团队管理超过200个数据集版本,确保数据迭代过程可追溯,减少因版本混乱导致的复现问题。

项目经历

家庭服务机器人场景数据采集与标注系统

广东工业大学具身智能实验室

2024-09 - 2025-06
  • 主导构建包含5000+帧的家庭环境RGB-D图像数据集,编写Python脚本自动同步机械臂关节角度与视觉数据,时间对齐误差控制在10ms以内。
  • 开发半自动标注工具,结合预训练模型生成初始掩码,人工修正工作量减少40%,累计完成3000+物体的语义分割标注,直接支持实验室抓取算法精度提升8%。
  • 利用Linux Shell脚本批量处理原始ROS Bag包数据,将数据解压与格式转换效率提升3倍,支撑团队每周快速迭代验证新算法。

基于仿真环境的机器人推演数据生成

个人独立项目

2025-01 - 2025-04
  • 在Isaac Gym仿真环境中构建多样化物理场景,通过Python接口批量采集机器人推、拉、拾取动作的轨迹数据,生成包含10万条交互记录的结构化数据集。
  • 使用Pandas对仿真数据进行分布分析与增强,针对长尾场景进行过采样处理,使数据集在罕见物体类别上的覆盖率从5%提升至25%。
  • 将处理后的数据封装为标准JSON格式并通过Git托管,开源项目获得GitHub 80+ Star,被两个高校研究小组引用用于强化学习训练。

教育背景

广东工业大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言与数据处理

Python · Pandas · NumPy · SQL

系统与工具

Linux · Git · Docker · ROS

具身数据专项

多模态数据对齐 · 传感器数据清洗 · 仿真数据生成 · 数据标注管理

算法基础

机器学习基础 · 时序数据分析 · 统计特征工程

校招简历入门2026/7/6

具身数据工程师简历范文(互联网/机器人校招)

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适用人群

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