职位描述

1. 负责搭建和优化机器人仿真与强化学习平台
2. 紧密配合强化学习团队，针对机械臂精细操作、灵巧手控制等复杂任务，定制化开发仿真环境，解决物理引擎报错、受力不均、动作空间各向异性等底层仿真痛点
3. 负责机器人运动学/动力学建模、复杂场景构建、传感器（视觉、触觉、力觉）的仿真模拟以及高保真物理参数调优
4. 针对大规模并行仿真进行性能瓶颈分析与加速

职位要求

1. 专业背景：计算机、机器人学、自动化、机械电子、应用数学或相关专业硕士及以上学历
2. 软件工程能力： 具备扎实的计算机科学基础，精通 Python 和 C++ ，拥有优秀的架构设计能力和良好的代码风格
3. 仿真与机器人学背景： 熟练掌握 Isaac Sim / Isaac Lab 或 MuJoCo 至少一种主流物理引擎，对其底层架构、API 以及常见物理报错（如 PhysX 约束超限、数值爆炸）有实际解决经验；熟悉强化学习的基本原理（如 PPO, SAC 等常用算法），理解状态空间、动作空间、奖励函数设计以及 Sim-to-Real（域随机化、动力学参数辨识）的基本流程
加分项：
1. 独立实现过物理引擎/仿真器： 自己从零或基于基础库开发过物理仿真器、渲染器，或者深入阅读并修改过 MuJoCo/Newton/Genesis 底层源码者优先。
2. 高性能计算与底层加速经验： 熟悉 NVIDIA Warp、Taichi、CUDA 编程，并且实现过大规模并行计算者优先。