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面壁智能

具身仿真数据管线专家

  • 社招
  • 北京
  • 数据
  • 发布于 2026-10-08
原岗位链接 ↗

岗位描述

岗位职责
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。

岗位要求
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。
3、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。
4、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。

数据方向的申请准备

先核对岗位要求与自己的经历,再准备档案、投递和面试。

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