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【27届校招】算法仿真工程师
【27届校招】算法仿真工程师
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器人开发
机器人开发
Ros/Ros2
Sdf
Urdf
Vla
刚体动力学
域随机化
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
校招灵巧手仿真岗，技术栈前沿、成长性强，薪资福利与工作模式待确认。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
1.3万
比机器人开发中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
17 个在招 · 其中机器人开发 3 个
市场机会
选择适中
宁波 · 机器人开发 · 12 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位面向27届校招，负责搭建和维护灵巧手机器人仿真环境，对接VLA、世界模型、运动控制等算法模块
你需要完成动力学与接触碰撞仿真、生成训练数据集，并开展仿真-实物对齐与自动化测试，支撑算法迭代验证
最低要求
本科及以上学历，机器人、自动化、机械、计算机相关专业
熟练使用 MuJoCo、Isaac Sim 至少一款仿真软件，熟悉 ROS/ROS2
掌握 Python 开发，理解刚体动力学，可独立完成 URDF 机器人建模
能读懂机械结构，善于定位仿真与实物不一致问题
工作职责
搭建维护灵巧手机器人仿真环境，对接VLA、世界模型、运动控制等各类算法模块
完成灵巧手动力学、接触碰撞仿真，设计多样操作场景，为算法团队生成训练数据集
开展仿真-实物对齐，使用域随机化等方法缩小仿真样机与真实样机差距
开发仿真自动化脚本，实现抓取、操作任务自动化测试，验证算法策略
对接结构算法团队，定位仿真偏差，迭代URDF/SDF机器人仿真模型参数
优先资格
有仿真数据集生成、算法仿真对接项目经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈覆盖 MuJoCo/Isaac Sim、ROS/ROS2、VLA 与世界模型，贴近具身智能前沿
- 校招岗位有明确专业要求，适合机器人/自动化背景应届生切入算法仿真方向
- 工作内容横跨仿真、建模、自动化测试与算法对接，技能面较宽
- 仿真与实物一致性往往依赖反复调参和测试，工作耐心与系统性要求高
- JD 未披露工作模式、加班与福利信息，实际节奏需面试确认
- 适合机器人、自动化、机械或计算机背景，具备仿真软件和 Python 基础，愿意深耕具身智能与灵巧手仿真的应届生
缺点 / 挑战
- 灵巧手仿真-实物对齐是机器人落地的关键环节，项目经验含金量较高
- 需要同时理解机械结构、动力学和算法模块，跨学科定位问题门槛较高
角色解读
- 可从仿真工程师向机器人算法工程师、具身智能算法验证专家发展
- 积累 VLA、世界模型、灵巧手操作等经验后，可转向算法研发或系统架构方向
- 在机器人产品落地中逐步承担仿真平台负责人或技术团队管理职责
- 搭建和维护灵巧手机器人仿真环境，对接 VLA、世界模型、运动控制等算法模块
- 完成灵巧手动力学、接触碰撞仿真，设计操作场景并生成训练数据集
- 开展仿真-实物对齐、域随机化和自动化测试，定位仿真偏差并迭代机器人模型参数
- 熟练使用 MuJoCo 或 Isaac Sim，熟悉 ROS/ROS2
- 掌握 Python，理解刚体动力学，能独立完成 URDF 建模
- 能读懂机械结构，具备仿真与实物不一致问题的定位能力
- 有仿真数据集生成或算法仿真对接经验更佳
申请策略
- 关注均胜灵犀/灵巧手业务方向，面试中体现对机器人产品落地的理解
- 主动询问仿真平台现状、团队分工和校招生培养方式，判断岗位匹配度
- 突出 MuJoCo 或 Isaac Sim 的项目经历，写清仿真环境搭建、场景设计和结果指标
- 展示 ROS/ROS2、Python、URDF/SDF 建模能力，最好附上机器人模型或仿真 demo 链接
- 描述动力学、接触碰撞仿真或域随机化实践，说明如何缩小仿真与实物差距
- 如有算法仿真对接、数据集生成或自动化测试经验，用量化结果体现贡献
- 提前熟悉 MuJoCo/Isaac Sim 中刚体、接触、传感器仿真配置，并练习 URDF 建模
- 补强 ROS/ROS2 通信与 Python 自动化脚本能力，准备可运行的仿真小项目
面试指南
- 用“背景-目标-方案-结果”结构讲项目，突出你独立负责的仿真模块和量化效果
- 技术问题先讲原理，再讲具体工具配置和踩坑排查过程，最后总结可复用方法
- 对开放问题给出分步骤排查框架，如先检查 URDF/质量惯量，再查接触参数和传感器噪声
- 你如何用 MuJoCo 或 Isaac Sim 搭建一个灵巧手抓取仿真环境？
- 刚体动力学和接触碰撞仿真中，你遇到过哪些不稳定问题，如何解决？
- 如何做仿真-实物对齐？域随机化具体会随机哪些参数？
- 你如何为 VLA/运动控制算法生成训练数据集并做自动化测试？
- 如果仿真结果与真实样机偏差较大，你会如何定位是模型、参数还是场景问题？
职位点评
薪资福利60
成长发展84
工作生活58
使命价值78
薪资福利
60中等
JD 未披露薪资与福利，校招算法仿真岗的回报需结合面试 offer 判断；岗位技能要求较高，具备一定市场议价空间。
薪资信号未披露（AI估算：1.0千–1.6万/月）
成长发展
84较高
岗位直接接触灵巧手、VLA、世界模型和仿真-实物对齐，技术前沿性和项目复杂度都较高，有利于积累机器人算法仿真经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈MuJoCo、Isaac Sim、ROS/ROS2、Python、URDF、SDF、刚体动力学、接触碰撞仿真、域随机化、VLA、世界模型
业务类型ambiguous
工作生活
58较低
JD 未说明办公模式、加班情况和福利，WLB 信息不足；工作地点在宁波，通勤与生活成本需结合具体园区确认。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
78中等
灵巧手与具身智能属于机器人前沿方向，仿真平台是算法落地的基础设施，工作对行业技术推进有实际价值。
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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