Job Description

具身仿真数据管线专家

北京

社招

全职

技术 - 算法

职位 ID：A31442

职位描述

1、负责具身智能仿真数据与测评管线的设计、开发和持续迭代，打通真实场景重建、仿真资产构建、数据生成、模型评测与真机验证流程，支撑具身模型训练及能力提升。 2、负责 Real2Sim 技术研发，基于图像、视频、RGB-D、点云等真实数据，完成物体与场景的三维重建、尺度及坐标对齐、语义与关节结构建模，构建可交互、可复用的仿真资产。 3、建设仿真资产处理与管理体系，完成几何模型、材质纹理、碰撞模型及物理属性的配置与校验；优化机器人、传感器和场景的仿真建模，提升仿真运行的准确性、稳定性与效率。 4、构建规模化仿真数据生成管线，结合运动规划、遥操作、策略执行等方式生成操作轨迹，支持场景与任务扩增、域随机化、自动标注、质量筛选和版本管理，提升数据有效性与生成效率。 5、搭建自动化仿真 benchmark 和模型回归测评管线，统一任务定义、初始条件、成功判据及评测协议，支持批量并行评测、失败案例回放与归因分析，形成可复现、可比较的评测结果。 6、与模型训练及真机团队协作，推进 Real2Sim2Real 闭环；通过物理参数辨识、仿真校准和真机对照实验，分析并缩小虚实差异，验证仿真数据及评测结果对真实机器人任务的实际价值。

职位要求

1、计算机、机器人、计算机图形学、自动化等相关专业，具备扎实的三维几何、计算机视觉及机器人学基础；有具身智能仿真数据生成和自动化测评管线的实际研发经验，曾作为核心开发者承担关键模块建设。 2、深入掌握三维重建与三维数据处理技术，在多视角重建、RGB-D 重建、点云处理、网格重建、NeRF 或 3D Gaussian Splatting 等方向具有扎实实践，能够独立解决真实场景中的尺度恢复、几何完整性、位姿对齐和资产可用性问题。 3、深入掌握至少一种主流机器人仿真工具，如 Isaac Sim、SAPIEN、MuJoCo 等；熟悉仿真资产从制作、转换、导入到调试的完整流程，能够处理材质、碰撞几何、关节结构及物理属性等问题。 4、深入理解物理仿真的基本原理，熟悉刚体与关节动力学、碰撞检测、接触与摩擦模型、约束求解等；具备物理参数配置和仿真调优经验，能够定位穿透、抖动、接触失真及数值不稳定等问题。 5、熟悉机器人操作任务的数据与评测需求，理解观测、动作、状态、控制频率及坐标系之间的关系；能够设计合理的数据质量检查、任务成功判据和泛化测试，分析数据、环境及策略对评测结果的影响。 6、具备优秀的工程实现能力，熟练掌握 Python，能够阅读和修改 C++ 相关代码；熟悉 Linux、容器化及并行任务执行，能够独立完成管线搭建、性能分析、故障定位与稳定性优化。 7、保持一线开发和实验习惯，具备较强的技术判断、自驱力和问题闭环能力，能够从开放问题出发完成方案设计、代码实现、实验验证与迭代，并清晰说明个人贡献和实际效果。 加分项 1、有 Real2Sim、Sim2Real 或 Real2Sim2Real 项目经验，完成过真实场景重建、仿真数据生成、策略训练和真机验证中的多个环节，并取得可量化的效果提升。 2、有系统辨识、物理参数估计、域随机化或虚实一致性评估经验，能够基于真实机器人交互数据校准仿真环境。 有机器人操作、抓取、双臂协作或灵巧操作经验，熟悉模仿学习、强化学习或 VLA 模型的训练与评测流程。 3、有大规模仿真资产库、分布式数据生成系统或机器人 benchmark 建设经验；在相关开源项目中有实质性贡献，或有高质量论文、可运行项目及真机演示成果。

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