计算机视觉工程师（机器人数据与工具）
关于Mecka AI
Mecka AI正在为机器人和具身AI构建数据基础设施层。我们与领先的机器人公司和AI实验室合作，收集、标注和验证用于训练感知、操作和控制系统的大规模真实世界视觉数据。我们的工作直接位于原始传感器数据、标注流程和部署模型之间的环节。
关于职位
我们正在寻找一位计算机视觉工程师，帮助我们构建支持我们机器人数据平台的内部系统、工具和模型。
这个职位非常注重实践和产品导向。您将参与以下工作：
计算机视觉模型
大规模视觉数据集
用于检查、调试和提高数据质量的内部工具和界面
如果您喜欢构建Gradio / Rerun / 自定义CV工具，深切关注数据质量，并希望您的工作能直接影响真实机器人——这个职位适合您。
您的工作内容
构建和维护内部使用的计算机视觉模型：
视觉数据的预处理和后处理
数据验证和质量检查
自动化标注辅助
设计和发布内部CV工具以：
可视化图像、视频和注释
检查失败案例和边缘条件
大规模探索数据集（过滤、切片、比较）
创建交互界面，帮助操作人员、标注人员和研究人员：
理解数据问题所在
识别标注错误
决定下一个要收集的数据
紧密合作：
机器人客户
数据标注和质量保证团队
其他CV和ML工程师
快速原型，然后将有用的系统加固到生产流程中
我们在寻找什么
必须具备
扎实的计算机视觉背景（图像+视频；有机器人经验者优先）
对线性代数有直观的理解
刚体数学
SO(3)和SE(3)群的变换、旋转和李代数
使用线性代数进行优化
将SVD和最小二乘法应用于束调整和状态估计
运动学和逆运动学的线性代数
深厚的传统CV第一原理基础
投影几何和多视图几何
传统特征工程
光度学和CV滤波器
有交付高质量代码的良好记录
在软件开发方面表现出专业知识
始终生成干净、高效且可扩展的代码
有构建实际CV系统的经验，而不仅仅是训练模型
能处理嘈杂的真实世界数据
能发布内部工具并与用户迭代
强烈加分项
有构建CV工具或应用的经验，如：
数据集浏览器
标注/质量保证工具
模型调试或可视化仪表板
Gradio风格的演示或内部研究工具
熟悉：
机器人感知数据
视频管道（OpenCV，FFmpeg等）
3D数据（点云、深度、轨迹）
接触过大规模的ML基础设施或数据管道
技术栈（示例）
Python
PyTorch和CV库
视频和图像处理管道
内部网络工具（React / Typescript或类似）
基于云的数据基础设施
具体技术栈不如您构建和发布的能力重要。
成功的标志
内部团队每天依赖您的工具
由于您构建的系统，数据质量显著提高
CV模型和标注流程变得更快、更便宜、更可靠
客户信任Mecka的数据，因为底层工具坚如磐石
不适合此职位的人
没有生产责任的纯研究角色
没有CV深度的前端工程师
不关心工具、可视化或数据质量的ML工程师
为什么选择Mecka的这个职位
直接影响真实机器人如何训练
对核心数据和CV系统的高度所有权
与机器人公司和AI实验室密切合作
构建大多数团队希望拥有的工具层
