智能互联高德-具身智能数据仿真专家-具身业务部

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。

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。

1. 负责面向真机 Benchmark 和数据闭环的算法数据工程建设，承接端上设备、数据闭环平台、仿真引擎和评测系统回传的数据。 2. 负责多源数据接入、清洗转换、格式标准化、质量检查、元数据管理、样本加工和训练 / 评测数据组织。 3. 负责面向算法迭代的数据资产建设，包括样本挖掘、失败样本归因、Benchmark 数据集管理、指标统计和版本对比。 4. 负责将稳定的数据处理、样本构建、误差分析和问题归因能力封装为 Tools / API / Agent 可调用工具。

1. 负责面向真机 Benchmark 和数据闭环场景的 Agent 应用算法与工程落地，支撑问题诊断、评测判断、任务决策、工具调用和结果回流等关键场景。 2. 负责建设 Agent Harness，支撑工具调用、Context / Memory 管理、任务编排、多 Agent 协同、运行观测、人工复核和结果回流。 3. 负责构建 Agent / Harness 端到端评测能力，围绕 Grader、Advisor、工具调用正确率、多步任务成功率等指标持续优化 Agent 表现。 4. 负责或参与基于闭环运行数据、人工反馈和评测结果构建训练与评测数据，支持 Agent 相关模型的微调、强化学习、蒸馏、评测和推理优化。 5. 与平台、数据工具链、仿真引擎、算法和产品团队协同，推动模型能力、工具策略和 Harness 机制在实际闭环流程中协同优化。