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1.算法能力：理解模仿学习基本原理，熟悉主动学习、半监督学习；能区分数据噪声、OOD与模型容量问题；了解基于价值的采样策略及DAgger/replaybuffer机制。2.工程能力：熟练Python，熟悉PyTorchDataLoader自定义采样器；了解分布式训练数据加载优化；有Docker及云数据同步经验。3.具身理解：熟悉机器人操作数据的时序结构、指令分段对齐、关节角/末端位姿/多视角视频；能判断轨迹物理合理性及纠错数据的矫正价值。4.加分项：具身数据闭环系统构建经验（LeRobot/OpenX-Embodiment）、LoRA/SFT微调、DAgger或在线数据聚合实践。
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