岗位职责：

1.基于Isaac Sim、MuJoCo、PyBullet等平台，搭建机器人高保真仿真环境，支持强化学习、运动规划等算法的快速验证。

2.设计多体动力学仿真基础设施，优化物理引擎性能。

3.开发自动化工具链，生成多模态仿真数据（RGB-D、点云、力触觉、IMU等），支撑模型训练与Real2Sim2Real流程。

4.结合生成式AI（如Diffusion、GAN），提升仿真数据的逼真度和多样性，解决数据稀缺问题。

5.设计任务测试基准（如抓取、导航），构建复杂交互场景（如动态物体建模、3D场景生成），支持算法评估与Sim2Real一致性验证。

6.开发仿真平台API，接入具身智能体，实现算法训练闭环。

7.与算法团队协作，优化仿真环境与真实机器人平台的适配性，推动模型从仿真到实机的迁移。

8.主导EMC/环境可靠性测试（高低温、振动），提供量产DFM（可制造性设计）方案。

9.跟踪物理引擎优化、神经渲染（NeRF/3DGS）、虚实交互等前沿技术，推动仿真平台迭代。 

岗位要求： 

1.计算机科学、机器人、电子工程、人工智能等相关专业，本科及以上学历。

2.需具备机器人竞赛或开源项目经验，主导过量产级Sim2Real项目优先。

3.熟悉机器人中间件（ROS/ROS2、DDS）与仿真环境集成。

4.精通至少一种主流仿真平台：Isaac Sim（企业高频需求）、MuJoCo、PyBullet、Unity/Unreal。

5.精通 Python/C++，掌握PyTorch/TensorFlow框架；具备高性能代码优化能力（如并行计算）。

6.熟悉生成式模型（Diffusion/GAN）在仿真中的应用，如自动标注、场景生成。

7.深入理解机器人学：运动学/动力学建模、传感器仿真（LiDAR/IMU/力控）、实时控制系统。

8.掌握强化学习（RL）、模仿学习（IL）的训练闭环设计。