机器人仿真与三维场景工程师

岗位职责

• 负责机器人仿真环境和数字孪生场景的搭建，支持机器人在复杂室内外环境中的感知、导航、操作和任务验证。
• 负责道路、园区、公共设施、地下车库等典型场景的三维建模、场景编辑、物理属性配置和仿真资产管理。
• 负责构建可复用的仿真场景库，包括地面、墙体、柱体、柜体、门体、箱体、障碍物、垃圾桶、锥桶、围挡、车辆等常见环境与作业对象。
• 负责仿真环境中的传感器配置与数据生成，包括 RGB 相机、深度相机、激光雷达、IMU、热成像等传感器的基础建模与数据导出。
• 负责仿真场景中的物理参数配置与随机化，包括光照、材质、遮挡、目标位置、物体姿态、摩擦、碰撞、噪声等因素，提升算法对真实场景的泛化能力。
• 负责机器人仿真模型与真实机器人参数的对齐，包括尺寸、关节限制、末端工具、碰撞体、传感器安装位姿等。
• 参与机器人感知、SLAM、运动控制和任务规划模块的仿真验证，支持算法在实机部署前完成可达性分析、碰撞检测、路径验证和异常工况测试。
• 参与部分 3D 视觉相关工作，包括点云处理、深度图处理、三维目标标注、位姿估计辅助、相机标定和三维数据质量检查。
• 负责仿真数据与真实采集数据的对齐分析，协助构建用于目标识别、场景理解、操作验证的数据集。
• 负责仿真工具链、资产管理规范、数据导出流程和测试用例沉淀，提升团队仿真验证和数据生成效率。

一、基础通用能力（Base）

• 熟悉 Linux / Ubuntu 开发环境，具备良好的工程开发和调试能力。
• 熟练掌握 Python，具备一定 C++ 开发能力，能够完成仿真脚本、工具链和数据处理流程开发。
• 熟悉机器人仿真、三维建模或游戏引擎相关工具链中的一种或多种。
• 熟悉常见三维数据表达方式，包括 mesh、point cloud、depth map、pose、camera intrinsic/extrinsic、坐标系变换等。
• 理解机器人基础坐标体系，熟悉 TF、位姿变换、相机外参、三维空间关系等概念。
• 具备较强的场景还原能力，能够根据真实测试需求搭建结构合理、可运行、可复用的仿真环境。
• 具备良好的工程习惯，能够维护仿真资产、脚本、配置文件和文档，保证多人协作下的场景可复现。
• 具备基本机器人系统理解，能与感知、SLAM、运控、系统工程等模块协作。

二、专项技术方向

*方向 A：机器人仿真与数字孪生

• 熟悉 Isaac Sim、Gazebo、MuJoCo、PyBullet、Unity、Unreal Engine、Webots、CoppeliaSim 等仿真平台中的一种或多种。
• 能够完成机器人模型、传感器模型、环境模型和作业对象模型的导入、配置与调试。
• 熟悉 URDF / MJCF / USD / SDF / FBX / OBJ / GLTF 等常见模型格式中的一种或多种。
• 能够配置刚体、碰撞体、关节约束、摩擦、质量、惯量、传感器参数等仿真属性。
• 能够根据机器人任务需求搭建可测试的仿真场景，而不只是做静态三维展示。
• 有机器人导航、机械臂操作、移动操作或人形机器人仿真经验优先。

*方向 B：复杂场景建模与资产管理

• 具备三维场景搭建经验，能够完成道路、室内、车库、园区、柜体、门体、障碍物等场景元素建模或资产整理。
• 熟悉 Blender、Maya、3ds Max、SketchUp、Houdini 等建模工具中的一种或多种。
• 能够根据真实场景照片、CAD、点云或简单测量数据还原仿真环境。
• 能够制作或整理可复用的场景资产库，并规范命名、层级、材质、碰撞体和尺度单位。
• 熟悉光照、材质、反光、阴影、遮挡等因素对视觉算法和传感器仿真的影响。
• 有程序化场景生成、Domain Randomization、合成数据生成经验优先。

*方向 C：3D 视觉与传感器数据处理

• 熟悉 OpenCV、Open3D、PCL、NumPy、PyTorch3D 等三维视觉或数据处理工具中的一种或多种。
• 熟悉相机模型、深度图、点云、外参标定、坐标变换和三维投影关系。
• 能够处理 RGB-D 数据、点云数据、激光雷达数据或多相机数据。
• 能够支持目标三维位置估计、物体姿态估计、场景几何分析、可操作区域判断等工作。
• 能够协助感知算法工程师进行仿真数据生成、数据标注、数据质量检查和 Sim-to-Real 差异分析。
• 有机器人视觉、自动驾驶感知、AR/VR、三维重建、NeRF / Gaussian Splatting 等经验优先。

加分项

• 有机器人仿真平台从 0 到 1 搭建经验。
• 有 Isaac Sim / Omniverse / Gazebo / MuJoCo / Unity / Unreal 实际项目经验。
• 有移动机器人、机械臂、人形机器人、四足机器人或自动驾驶仿真经验。
• 有机器人操作任务仿真经验，如抓取、推门、按钮按压、搬运、工具操作、障碍物清理等。
• 有复杂室内外场景建模经验，例如地下车库、园区道路、楼宇、工厂、仓储、城市街区等。
• 有合成数据生成、仿真数据标注、Domain Randomization、Sim2Real 经验。
• 熟悉 ROS / ROS2，能够将仿真环境接入机器人算法链路。
• 熟悉相机、深度相机、激光雷达、IMU 等传感器仿真和标定流程。
• 有 3DGS、NeRF、三维重建、点云配准、SLAM 地图重建经验。
• 有高质量开源项目、机器人竞赛、自动驾驶仿真、数字孪生项目经验。
• 有 AI-First 开发经验，熟悉 Claude Code / Codex 等工具提升研发效率。