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职位介绍: 岗位职责 1. 负责搭建适配水下/水面作业机器人的全流程仿真平台，完成机器人本体动力学、运动学建模，以及水下复杂环境、传感器（视觉、声呐、IMU）的高保真仿真复刻，支撑具身智能感知、决策、控制算法研发迭代。 2. 构建多元化水下仿真场景库，覆盖不同水质、光照、水文地形、障碍物分布、作业任务场景，结合域随机化、环境扰动技术，解决真实场景样本稀缺、极端场景数据不足的问题，匹配模型泛化训练需求。 3. 搭建仿真数据自动化生成、筛选、标注与增强管线，联动数据治理团队完成仿真数据与真实数据的融合、对齐与版本管理，输出高质量仿真数据集，支撑VLM、VLA模型微调与强化学习策略训练。 4. 研究并落地仿真到真实场景的域迁移、虚实自适应优化技术，缩小仿真与真机环境的性能Gap，优化仿真模型的真实性、有效性，提升算法从仿真训练到真机部署的落地成功率。 5. 适配YOLO、DETR、VLM/VLA、强化学习等算法训练需求，设计仿真评测体系，搭建自动化仿真训练与评估管线，量化仿真环境、场景参数对模型性能的影响，迭代优化仿真方案。 6. 持续迭代仿真平台功能，优化仿真效率、并行训练能力，适配大规模批量仿真训练场景，配合算法团队完成模型后训练、对抗性训练、灾难性遗忘优化等相关工作，支撑机器人自主作业算法闭环迭代。任职要求 1. 本科及以上学历，机器人工程、人工智能、自动化、计算机、仿真工程等相关专业，3年及以上机器人仿真、具身智能仿真工程落地经验。 2. 精通Isaac Sim、Gazebo、Webots等主流机器人仿真平台，熟练掌握水下机器人本体动力学、运动学建模技术，精通水下水流、水质、光照、地形等复杂环境高保真物理仿真方案，熟悉视觉、声呐、IMU等车载传感器仿真原理。 3. 精通Python，熟练使用Pandas、Polars等数据处理工具，具备大规模仿真数据自动化管线搭建经验，可独立完成水下多源仿真数据的生成、清洗、增强、标注与版本管理工作，适配模型训练数据需求。 4. 深入理解具身智能、水下机器人感知与决策核心逻辑，熟悉Transformer、YOLO/DETR、VLM/VLA等模型原理，掌握PPO、DQN等强化学习基础算法，可根据模型微调、对齐训练需求定制专属仿真场景与数据方案。 5. 熟练掌握数据域随机化、仿真数据合成、虚实域迁移、域自适应等核心技术，可搭建仿真数据质量评估体系，精准排查并优化数据分布漂移问题，保障仿真数据的有效性与泛化性。 6. 具备扎实的工程化落地能力，熟悉大规模并行仿真、批量训练流程，适配DeepSpeed、FSDP等分布式训练场景；数学基础扎实，熟练掌握概率论、机器学习、机器人学核心理论。优先条件 1. 有水下载人机器人、无人艇仿真开发实战经验，深耕水下复杂环境仿真领域，具备解决水下噪声、弱光照、动态水文场景仿真难题的落地经验。 2. 独立搭建过具身智能、强化学习场景下仿真数据自动生成、标注、训练全闭环管线，拥有完整的虚实迁移、仿真赋能模型性能提升的实战项目案例。 3. 熟悉CLIP、LLaVA、RT-2、Octo等主流VLM/VLA模型，具备模型微调与水下仿真场景适配、虚实联合训练的实操经验。 4. 参与过机器人仿真平台迭代、水下仿真场景数据集搭建、开源机器人仿真项目开发等相关工作者优先。 5. 在机器人仿真、具身智能、域自适应、虚实迁移等AI与机器人顶会/期刊发表相关论文者优先。

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：人工智能,智能硬件/消费电子

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