百度具身仿真与数据工程师（J103480）
任职要求
-本科及以上学历，计算机、人工智能、机器人、软件工程等相关专业 -熟练掌握 Python，具备良好的软件工程能力，熟悉 Linux 开发环境 -熟悉至少一种仿真平台（Isaac Sim、Isaac Lab、Omni…
工作职责
-负责具身智能仿真数据平台的设计、开发与维护，构建支持机器人训练、评测和数据生产的一体化平台 -基于 Isaac Sim、Isaac Lab、Omniverse 等仿真平台，搭建大规模数据合成流水线，支持视觉、语言、动作等多模态数据生成 -负责机器人场景、资产（Asset）、任务（Task）和环境（Environment）的标准化管理与自动化生成，提升数据生产效率和质量 -设计并开发仿真数据生成、标注、清洗、质量评估及版本管理能力，建立可持续迭代的数据闭环 -建设仿真任务调度、批量生成、分布式运行及资源管理平台，支持大规模并行数据生产 -支持 VLA、具身大模型及机器人算法团队的数据需求，持续优化数据覆盖率、多样性和真实性 -建立仿真数据评测体系，分析数据质量与模型效果之间的关联，持续提升数据价值
1. 数字孪生搭建：利用 Unity/Unreal Engine 或 Isaac Sim 搭建高保真的三维场景。 2. 数据管理：负责真实场景数据的采集、清洗、标注流程管理，建立高质量的数据集。 3. 自动化测试：开发 Python 自动化测试脚本，对算法版本进行回归测试与稳定性验证。
1. 深入研究基于前沿仿真引擎与世界模型（World Model）的具身仿真数据合成技术。 2. 开发并优化标准化的机器人海量仿真数据处理流水线。 3. 实现对真实物理采集样本的大规模扩充、清洗与多维属性增强。 4. 为具身大模型的预训练与后训练提供高质量的仿真合成数据管线及闭环服务。
1. 深入研究基于前沿仿真引擎与世界模型（World Model）的具身仿真数据合成技术。 2. 开发并优化标准化的机器人海量仿真数据处理流水线。 3. 实现对真实物理采集样本的大规模扩充、清洗与多维属性增强。 4. 为具身大模型的预训练与后训练提供高质量的仿真合成数据管线及闭环服务。
1、负责数据仿真平台的架构演进，将真实路采、仿真合成、生成重建转化为仿真场景库，与软硬件一起构建工具链支持算法模型训练和在环(SIL/ HIL)回归测试；负责具身智能仿真系统的设计、开发与优化，涵盖机器人仿真、交互式环境建模、任务生成、传感器仿真、动态行为建模仿真、仿真评测等关键技术；通过算法及工程化手段加速算法模型的迭代效率； 2、融合各类空间智能相关技术，对真实和虚拟世界快速建模，尤其在可交互复杂场景的构建方向，推动Real2Sim2Real领域内的关键技术研究； 3、结合传统仿真和生成式仿真的数据合成方案，构建全新的机器人场景下的数据范式，推动合成数据价值探索与应用落地； 4、探索端到端世界模拟器的能力探索，推动生成式AI与物理仿真引擎的深度结合，尤其在物理约束模拟等方向的关键技术研究。