【北斗】无人机/具身数据合成算法工程师

Job description

为了更好地提升城市即时配送的效率与体验，2017年，美团启动了无人机配送服务的探索，通过科技创新推动履约工具变革，加快建设空地协同的本地即时配送网络。目前，美团已初步完成了自主飞行无人机、智能化调度系统及高效率运营体系的研发建设工作，由此打造了一个服务于多场景、多天候的城市低空物流解决方案。

Physical AI 多视角数据生成

• 研发高空无人机多视角动态场景生成算法，以及具身智能多视角精细抓取与操作数据的生成与合成技术，提升数据的泛化能力与时空对齐精度；

高保真 Sim 仿真与环境建模

• 负责基于物理引擎（Sim）的虚拟环境构建与高保真交互模拟，开发高效的数据采样、领域自适应（Sim-to-Real）与跨模态生成机制；

算法边界拓展与长尾问题修复

• 利用生成式AI、3D高斯泼溅（3DGS）、NeRF及生成式世界模型（World Models），针对性生成极端天气、长尾障碍物、复杂地形等罕见样本，用合成数据拓宽感知/规划算法的边界；

数据合成管线（Data Pipeline）建设

• 搭建工业级自动化数据合成与多维度闭环评测基础设施，量化评估合成数据对真实世界模型训练的边际贡献。 【岗位要求】 满足以下条件至少一项（或综合素质优秀者）：

学术达人 / 顶尖学霸

• 计算机、机器人、自动化、三维视觉等相关方向的顶尖博士或硕士。在CVPR、ICCV、ECCV、ICRA、IROS、NeurIPS等顶级学术会议上以第一作者（或导师一作）身份发表过高质量论文；

Physical AI & Sim 领域专家

• 深入理解 Physical AI 概念，熟悉主流机器人物理仿真引擎（如 Isaac Sim/Gym、MuJoCo、Unreal Engine 5、Unity 等），并在 Sim-to-Real、强化学习（RL）数据生成、可控物理仿真方面有深度项目或科研经验；

生成式与三维视觉高手

• 精通 Diffusion Models、视频生成模型、生成式世界模型（World Models），或在 NeRF、3DGS、SFM、传统计算机图形学（CG）渲染技术上有深厚积累，能设计适配物理世界约束的生成式决策/渲染框架；

编程悍将

• 具备极强的 Coding 能力，精通 Python/C++，深入理解 PyTorch 等深度学习框架，对数据结构、计算几何、时空数据对齐有深刻理解；

有以下经验者优先

• ① 拥有国内外顶尖互联网公司或独角兽企业自动驾驶/无人机/具身智能团队的 AIGC / 仿真数据合成实习经验； ② 有北斗卫星导航/高精定位数据与视觉多模态大模型融合、时空对齐经验者优先； ③ 在相关领域的开源社区（如 GitHub）作为核心维护者或有高质量前沿算法贡献者。 【岗位吸引力】 在这一职位上: 您将有机会参与无人机、机器人领域内大规模的数据处理分析系统的构建，进而为业务的深入发展做出贡献; 您处理的不是实验室的干净数据，而是自动驾驶、多模态智能体等真实物理世界的海量、高频、连续数据。你的代码将实时支撑物理与数字世界的万亿级流转； 您将全流程参与“底层算力
• 集合通信
• 显存调度
• 集群网关”的端到端优化，你的每一次延迟降低，都将直接变成物理实体更快的反应速度。