理想汽车仿真评测工程师
任职要求
1. 计算机、自动化、车辆工程、统计学等相关专业硕士及以上学历，具备自动驾驶仿真测试或相关领域经验； 2. 熟练掌握 C++ 和 Python，熟悉数据处理与脚本开发（Pandas/Numpy 等），熟悉 shell、git，能在 Linux 环境下独立处理批量任务与日志； 3. 深入理解 LogSim、WorldSim 仿真范…
工作职责
1. 基于实车路测数据构建仿真场景，建设场景干预、场景泛化、长尾场景生成与评估能力； 2. 面向感知、预测、规划、控制等模块，开发并持续优化以安全、舒适、效率、导航为核心的评估体系，快速识别算法变更引入的回退与异常； 3. 运用仿真可靠性评估方法与工具，量化输出版本差异和不一致问题的分析结论，将复杂分析结果转化为算法、仿真、产品易于理解的指标与结论；
1. 建立仿真精度评测体系：设计标准化测试用例（抓取成功率、放置精度、力控轨迹偏差、接触力分布），量化Sim-Real Gap 2.开发自动化评测工具链：在仿真与真机上运行相同任务流水线，对比关键指标（成功率、轨迹相似度DTW、力矩相关性、分布距离MMD/KL） 3.维护Benchmark任务集：覆盖抓取、放置、灵巧操作、力控装配等典型具身操作任务，支持持续回归测试 4.分析Domain Randomization策略的有效性：评估不同随机化组合对Sim2Real迁移成功率的影响，指导随机化参数空间的收敛 5. 输出周期性评测报告，指导物理参数调优方向、场景改进优先级和数据采集策略调整
指标体系构建：基于云端仿真引擎，设计并实现自动驾驶安全性、舒适性、合规性等多维度的量化评价指标。 评估工具开发：基于 C++/Python 开发自动化评分系统、数据分析工具及可视化报表生成模块。 仿真测试闭环：负责仿真结果的质量分析，挖掘 Bad Case 并协助算法团队进行根因分析。
1.开展具身智能行业的数据采集、标注及评测建设，能够从各领域专业层面设计专业的数据生产方案、评测方案、开展专业的评测服务； 2.建设各领域评测维度、指标体系、业务评测集并开展深入的评测分析工作。产出评测报告，学术benchmark等有影响力的创新工作； 3. 构建并维护一套完善的各领域AI数据内容质量管理体系，全面把控内容质量并对结果负责，并不断进行优化迭代； 4. 积极推动组织流程及交付流程优化，对接数据标注供应商。负责组织培训、试标、通过持续培训和反馈提升供应商标注质量与效率； 5.承担本方向数据处理、数据清洗、数据蒸馏、数据合成等多样数据工程工作.
1.参与自动驾驶仿真测试平台使用及建设。 2.协助设计建立场景集合，覆盖规划、控制、决策等模块。 3.使用 Python编写自动化脚本，实现仿真结果自动化判断、结果解析、数据处理。 4.配合算法与测试团队，完成仿真指标统计、对比验证、输出测试报告与问题分析跟进。 5.协助优化仿真流程、工具链与测试规范，提升仿真测试效率与覆盖率