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关于职位 您将作为一条链的端到端 owner:外部仿真资产验收、资产工程化入库、仿真场景构造、测试集建设与模型评测执行,全部由您闭环;并以生成式管线持续扩充资产库的类别覆盖。
核心职责 - 建设资产验收体系:制定并落地「视觉+物理保真」的验收标准与指标(视觉相似度、几何精度、材质一致性、物理行为一致性,含铰链关节动作范围验证如开门与抽屉),覆盖外部供应商资产与重建资产;验证通过后对齐供应商的专项标注需求,推进规模化落地。 - 资产管线工程化:资产的 转换、注册入库、标注流程工具化、规模化,替代人工操作;管理高精度背景场景库的扩容。 - 批量生成补资产库:以图生 3D 资产管线将真实业务场景素材批量转化为可入库的仿真资产,处理旋转对齐、尺度归一等质量问题,配套 collision mesh 与物理属性后注册入库,持续扩充资产库的类别覆盖。 - 仿真场景构造双路线:其一,从强化学习的训练配置导入生成评测环境,作为与训练分布对齐的 sanity check 基准;其二,构造多样化评测集,并把环境可变量配置文件化,支持其他团队按需做消融。 - 测试集与成功率对齐:建设并维护技能与任务测试集,设计评测指标与失败判定(如自碰撞检查);执行模型成功率对齐测试(与对齐基准、多类型场景交叉验证),输出可信、可复现的报告。 - data-driven 基准探索:参与从真实场景素材构造高难度、多样化基准集,配合图生场景与任务解析管线。
-计算机科学、图形学、仿真、控制系统或相关领域本科及以上(硕士优先); -在 Isaac Sim、MuJoCo、SAPIEN 等平台有复现物理环境与动力学的实操经验; -熟悉 USD/Omniverse 或主流 DCC 工具链,理解三维资产格式与场景组织; -理解 PBR 材质与资产规格;精通 Python,有生产级工具或管线交付经验; -理解机器人运动学、动力学与 sim-to-real 差异; -具备质量评估方法论(设计指标、量化验收的能力); -能与外部供应商高效协作(验收标准对齐、需求沟通、整改闭环)。



