Lead end-to-end management and engineering of multimodal datasets, including audio, video, 3D motion, speech, and images.
Design, develop, and maintain robust and efficient data pipelines, covering data acquisition, cleaning, labeling, storage, transformation, and distribution.
Collaborate closely with algorithm and research teams to provide high-quality datasets for training and evaluation, continuously improving data quality and consistency.
Manage multimodal data procurement, collection, and vendor operations, including copyright review, outsourcing coordination, and data acceptance.Maintain long-term data storage and access infrastructure, ensuring security, version traceability, and scalability.
Participate in building automated data quality evaluation systems and data visualization/monitoring tools.
Requirements
Bachelor's degree or above in Computer Science, Software Engineering, Information Engineering, or related fields.
Proficiency in at least one mainstream programming language: Python / C++ / Go / Shell, with solid engineering experience.
Hands-on experience with audio, video, or 3D data processing, and familiarity with tools such as FFmpeg, OpenCV, PyTorch3D, Open3D, etc.
Strong understanding of common data formats and protocols (e.g., WAV, MP4, GLB, PLY, JSON, HDF5, Parquet) and multimodal data synchronization/annotation logic.
Experience in building large-scale data processing and distributed storage systems (e.g., Spark, Ray, Airflow, Kubernetes, S3/HDFS).Strong system design and problem-solving skills; able to collaborate effectively between algorithm and engineering teams.
Excellent communication skills and a strong sense of ownership, capable of driving complex cross-team projects.
Preferred Qualifications
Experience building large-scale AI training datasets (e.g., multimodal models, digital humans, world models).
Understanding of data compliance, privacy protection, and data labeling workflows.
Research or engineering publications are a plus.
Familiarity with GPU clusters, cloud storage, or data versioning tools such as DVC, Weights & Biases, or ClearML.
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