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

关于这个机会

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。

任职要求

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： 1、使用过Isaac Sim+Omniverse Replicator做过数据生成； 2、有机器人相关经验：manipulation/locomotion/grasping； 3、熟悉以下任一方向：sim2real/domain randomization、trajectory generation/control policy rollout、3D数据（point cloud/mesh/sdf）； 4、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； 5、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）。

内推申请说明

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