一、岗位职责
1. 高保真仿真环境搭建与优化：基于Isaac Gym、MuJoCo等主流物理引擎，搭建机器人运动控制强化学习（RL）专用仿真环境，重点优化环境并行训练效率与物理仿真精度，保障训练效果的可靠性。
2. 动态场景渲染管线开发：研发3DGS、NeRF等神经渲染技术相关的动态场景渲染管线，实现视觉-动力学联合仿真，支撑仿真到现实（sim2real）的高效迁移落地。
3. 生成式仿真系统构建：基于生成式世界模型构建仿真系统，实现动态场景的自动生成、场景难度的自适应调控，提升仿真环境的多样性与泛化性。
4. 分布式仿真架构设计：设计并实现分布式仿真架构，支持机器人实例的实时交互、同步运行及大规模训练数据的高效采集。
二、任职要求
1. 应用数学、计算机视觉、人工智能、电子信息工程自动化等相关专业本科及以上学历；需具备5年以上相关领域核心算法研发落地经验。
2. 精通Isaac Gym、MuJoCo、PyBullet等至少一种主流物理引擎，具备机器人控制仿真相关项目的实际落地经验。
3. 熟悉3DGS、NeRF等神经渲染技术原理与应用，能够优化渲染-物理计算的异构流水线，提升联合仿真效率。
4. 深入理解生成式世界模型（如UniSim、GenSim等）的核心逻辑，掌握其在仿真系统中的应用范式与落地方法。
5.熟悉强化学习核心算法原理，具备强化学习训练框架（如Ray RLlib、Stable Baselines等）的使用
6. 具备扎实的C++/Python高性能开发能力，能够应对大规模仿真场景的性能需求；熟悉CUDA并行编程或ROS2者优先。