职位描述：

1. 搭建和维护高保真机器人仿真引擎平台，支持多任务、多模态感知与操作任务的训练；

2. 构建自动化仿真数据采集与生成流程，采集图像、深度、语义、触觉、动作、点云等多模态数据，为模型训练提供高质量样本；

3. 设计与搭建模拟环境与任务测试基准，支持仿真与现实一致性测试（Sim2Real），满足算法评估和对比实验需求；

4. 探索并实现深度学习方法在仿真环境建模中的应用，如 2D/3D 场景生成、动态对象建模与交互建模；

5. 与算法团队紧密协作，推动生成式 AI（如 GAN、Diffusion）在仿真平台中的数据增强与自动标注应用；

6. 持续追踪学术前沿，推动仿真平台能力提升与算法快速验证闭环建设。

职位要求：

1. 计算机科学、电子工程、机械工程、人工智能等相关专业，硕士及以上学历；

2. 3 年以上工作经验，其中1年以上本领域工作经验；

3. 熟悉至少一种主流机器人仿真平台或引擎，如 Isaac Sim、MuJoCo、PyBullet、Gazebo、Webots、Unity、RaSim、Gym、RViz 等；

4. 熟练掌握 Python / C++，具备良好的系统工程与跨模块协作能力；

5. 熟悉仿真数据的采集、处理与组织方式，了解多模态传感器模拟（RGB、Depth、PointCloud、IMU、Force 等）；

6. 对三维建模、数据生成与增强有深入理解，熟悉 AI 生成模型（如 GAN、VAE、VQGAN、Diffusion 等）；

7. 熟悉基础机器人学（运动学、动力学）、三维视觉、SLAM 或轨迹生成相关知识；

8. 有 AR/VR/MR 平台或 Unity/Unreal 场景构建经验者优先；

9. 了解多模态大模型（VLM/VLA）和 NLP 相关技术，有跨模态数据生成与训练经验者优先。

加分项

1.有大规模仿真数据集构建或生成项目经验（如 RoboNet、LeRobot、SceneNet 等）；

2. 有推动仿真平台支持 RL/IL/SFT/BC 等不同算法训练闭环经验；

3. 熟悉仿真-实物映射（Sim2Real）问题，具备真实机器人验证经验；

4. 熟悉 NVIDIA Isaac Lab / Orbit / Omniverse 生态者优先；

5. 具备从 0 搭建具身智能系统仿真框架、任务评估基准平台的能力。