机器人仿真算法优化工程师
上海
全职
研发 - 算法
职位描述
【岗位职责】 1. 基于物理引擎进行算法优化，优化仿真精度与物理真实性。 2. 负责仿真环境中的刚体动力学、碰撞检测、传感器模拟（视觉/触觉/IMU） 的算法优化，提升单帧仿真速度。 3. 针对大规模集群场景，优化仿真环境的资源调度与计算架构。 4. 利用 Domain Randomization（域随机化） 等技术，设计高效的数据生成pipeline，缩小Sim-to-Real Gap（仿真到现实的差距）。 5. 优化仿真环境与训练框架（如 RLlib, Stable-Baselines3, Isaac Gym 等）的数据通信接口，消除IO瓶颈，支持端到端的强化学习（RL）训练。 6. 探索基于GPU的物理仿真技术，实现数千个智能体的同时训练，大幅提升训练吞吐量。 7. 支持机器人运动控制、操作抓取等算法的仿真部署与调试。 8. 针对特定机器人形态（人形、四足、机械臂）进行仿真参数辨识与建模优化。
职位要求
【任职要求】 1. 学历专业：计算机科学、机器人、自动化、应用数学等相关专业，硕士及以上学历（优秀本科生可放宽）。 2. 编程能力：精通 C++ 或 Python，具备高性能代码编写与调优能力，熟悉 Linux 开发环境。 3. 仿真引擎经验：至少深度使用过一种主流物理引擎（MuJoCo, PyBullet, Drake, NVIDIA Isaac Sim, Gazebo），理解其解算器原理与碰撞检测算法。 4. 算法基础：熟悉机器人学基础（刚体运动学/动力学），了解强化学习基本算法（PPO, SAC, DQN等）。 5. 仿真优化经历：有仿真环境加速、物理解算优化或数据pipeline优化的实际项目经验。 6. Sim-to-Real经验：有将仿真训练策略迁移至真实机器人的实际项目经验。 【加分项】 · 在顶级会议（CoRL, ICRA, IROS, NeurIPS, SIGGRAPH）发表过关于仿真或机器人学习的论文。 · 熟悉图形学渲染管线（如 Unreal Engine, Unity, OGRE），能结合视觉传感器仿真进行优化。 · 熟悉模型预测控制（MPC） 与仿真结合的应用。 · 有修改物理引擎底层解算器经验，或从零搭建过简单物理仿真环境。 · 熟悉 CUDA 编程或有GPU并行仿真（如 Isaac Gym, warp, taichi）的探索经验。
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