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仿真数据生成工程师(物理引擎/世界模型方向)-AI数据与安全

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岗位职责

  1. 基于物理仿真平台(如:Isaac Sim/MuJoCo/Omniverse)构建数据生成系统:多物体交互场景(刚体/软体/关节系统),真实物理约束(碰撞、摩擦、动力学),多视角、多模态(RGB/Depth/Seg/Point Cloud);
  2. 设计并生成用于模型训练的数据:带轨迹的序列数据(state/action/observation),可控分布(domain randomization/curriculum),支持长序列、多镜头、复杂交互;
  3. 构建数据生成Pipeline:自动化场景构建与调度,数据标注(3D bbox/pose/contact/affordance),数据质量评估与筛选(OOD、多样性、物理一致性);
  4. 支持模型训练需求:对齐世界模型输入输出格式(latent/token/Video),支持VLA/VLM的数据接口设计,与算法团队协作优化数据分布。

职位要求

  1. 熟悉至少一种物理仿真引擎:Isaac Sim(强优先),MuJoCo/PyBullet/Drake/Brax等;
  2. 理解基础物理仿真原理:刚体动力学、关节系统、接触建模,仿真稳定性(time step/solver/constraint);
  3. 熟练Python/C++,能进行系统开发;
  4. 有数据生成或机器人仿真经验(而非纯渲染)。 加分项:
  5. 使用过Isaac Sim+Omniverse Replicator做过数据生成;
  6. 有机器人相关经验:manipulation/locomotion/grasping;
  7. 熟悉以下任一方向:sim2real/domain randomization、trajectory generation/control policy rollout、3D数据(point cloud/mesh/sdf);
  8. 了解生成模型或世界模型训练数据需求:diffusion/autoregressive video、VLA/decision transformer类结构;
  9. 做过以下任一任务:视频生成数据构建(类似Genie/Sora数据思路),具身智能数据(RT-X/Open X-Embodiment类),3D场景理解数据(ScanNet/Habitat类)。

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