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高级仿真研发工程师（工程机器人）（26届校招补招）
高级仿真研发工程师（工程机器人）（26届校招补招）
发布于 5 天前普通员工/个人贡献者
杭州市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
CUDA
数字孪生
NVIDIA Omniverse
ROS2
多体动力学
Physx
AI 估算 · 20k–35k
杭州校招硕士，大厂薪资中等偏上，技术栈前沿，竞争力强。
职位详情
关于这个职位
这个职位是网易伏羲机器人的高级仿真研发工程师（26届校招），主要负责基于 NVIDIA Omniverse 平台开发工程机械数字孪生系统，构建高保真虚拟测试环境，用于产品研发、智能控制算法验证、具身智能探索和操作培训
你将深入参与多体动力学仿真、ROS2 集成、合成数据生成等前沿技术，适合对机器人仿真和 AI 融合方向有浓厚兴趣的应届硕博
最低要求
机械工程/计算机/自动化相关专业硕士及以上，有工程机械或机器人行业背景
精通 USD 框架、Omniverse Kit、PhysX 5.x（Articulation、Drive、Tendon）
精通 ROS2，能够开发 ROS2 自定义包（C++/Python）、消息接口、插件和生命周期组件
有 ROS2 与仿真平台（Gazebo、Isaac Sim、Omniverse Bridge）集成经验
精通 Python（asyncio、NumPy）和 C++17/20，了解 CUDA 编程
精通多体动力学理论和仿真工具（Adams、RecurDyn、AMESim 等）
熟悉 Kubernetes、HTTP、WebSocket、gRPC 等系统集成与通信技术
工作职责
使用 PhysX 5.x及相关动力学算法实现多体动力学仿真，深度模拟液压系统、复杂的土壤交互（变形与切削）以及各类传感器反馈
集成 ROS2 生态系统，开发 Omniverse-ROS2 Bridge，实现自主导航、运动控制和多机协同作业
利用 Isaac Sim 搭建视觉与物理感知环境，生成高质量的多模态合成数据（带标注），用于训练强化学习、计算机视觉或具身智能模型，优化作业策略
优先资格
土壤仿真经验：熟悉颗粒动力学（DEM，如 EDEM）或基于体素/粒子的土壤变形仿真算法者优先（由于挖掘等动作对土壤仿真保真度要求极高）
视觉感知/合成数据经验：熟悉计算机视觉基础，掌握在仿真软件（如 Isaac Sim）中生成带丰富标注的合成数据（RGB、Depth、BBox、点云等）的流程与方法
强化学习/自动驾驶：有 Isaac Gym 强化学习模型训练或自动驾驶控制算法开发经验者优先
大模型/具身智能经验：有大语言模型（LLM）API 接入和工程化经验，了解 Prompt 机制或具身智能（Embodied AI）概念，能探索大模型在工程机械决策控制中应用者优先
Omniverse 平台底层经验：有 Omniverse Nucleus 部署、Connector 插件开发或云端渲染部署经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触最前沿的 NVIDIA Omniverse 和 Isaac Sim 技术栈，竞争力强
- 大厂平台，资源充足，可参与具身智能等前沿探索
- 团队技术氛围浓厚，利于快速积累多领域经验
- 技术覆盖面广，需要同时掌握仿真、机器人、图形学等多学科知识
- 项目复杂度高，调试和优化可能耗费大量精力
- 适合对机器人仿真、数字孪生和 AI 融合有浓厚兴趣，具备扎实编程和力学基础的应届硕博
缺点 / 挑战
- 高标准高要求，对代码质量和算法深度有较高期待
角色解读
- 技术路线：从仿真工程师成长为数字孪生或机器人仿真架构师
- 跨领域发展：可向具身智能、强化学习或自动驾驶算法方向延伸
- 管理路线：未来可担任技术负责人，带领仿真或机器人团队
- 基于 NVIDIA Omniverse 平台开发工程机械的数字孪生系统，构建高保真虚拟测试环境
- 使用 PhysX 5.x 实现多体动力学仿真，模拟液压系统、土壤交互和传感器反馈
- 集成 ROS2 并开发 Omniverse-ROS2 Bridge，实现自主导航与多机协同
- 利用 Isaac Sim 生成带标注的多模态合成数据，用于训练强化学习或视觉模型
- 精通 USD、Omniverse Kit、PhysX 5.x 等仿真框架
- 精通 ROS2（C++/Python）和仿真平台集成
- 扎实的 Python 和 C++ 编程能力，了解 CUDA
- 掌握多体动力学理论及 Adams、RecurDyn 等工具
申请策略
- 网易伏羲方向独特，校招名额有限，建议突出对机器人领域的理解和热情
- 如果熟悉加分项（如土壤仿真、大模型），在简历中重点提及
- 突出机器人仿真或相关项目的经历，尤其是 Omniverse、ROS2、多体动力学相关
- 展示 Python/C++ 编程能力，最好有 CUDA 或高性能计算经验
- 如果有合成数据生成或强化学习项目，务必强调
- 提前学习 USD 和 Omniverse Kit 官方教程，动手搭建简单场景
- 复习多体动力学理论和 Adams 等工具的使用
- 熟悉 ROS2 的核心概念和常用工具（如 nav2、tf2）
面试指南
- 用具体项目案例回答，突出技术难点和解决方案
- 从理论到实践，先阐明概念再描述实现细节
- 展示学习能力和探索精神，对未知领域不回避
- 请解释多体动力学的基本概念，并举例如何在仿真中实现
- 描述你使用 ROS2 的实战经验，包括自定义包开发或与仿真器集成
- 如何生成高质量的合成数据？有哪些挑战？
- 简单介绍 PhysX 中的 Articulation 和 Drive 机制
- 你对具身智能的理解是什么？大模型如何应用到机器人控制？
匹配度报告
72
综合匹配度
前沿仿真研发岗，技术栈新、成长快，但WLB一般，适合技术狂热者。
适合人群
最适合追求技术成长和前沿探索的求职者，能够接受高强度学习。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展95
工作生活50
使命价值75
薪资福利匹配
70中等
薪资在校招中属于中上水平，福利未明确但大厂通常较好，整体中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展匹配
95较高
技术栈非常前沿，涉及数字孪生、具身智能等热门方向，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈NVIDIA Omniverse、PhysX、ROS2、Isaac Sim、CUDA、多体动力学
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
仅现场办公且无明确WLB信号，大厂研发强度可能较高。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
75中等
工程机器人数字孪生有实际应用价值，行业前景好，但使命感一般。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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