开发并维护共享仿真软件框架，重点负责物理引擎集成、机器人状态管理及控制层的开发与维护 - 开发并优化并行化（向量化）物理仿真环境，以支持高吞吐量强化学习训练（如 Isaac Lab、MuJoCo） - 调优物理引擎参数（求解器、摩擦系数、弹性恢复系数），以支持灵巧操作和敏捷运动所需的复杂接触丰富场景 - 实现并验证复杂机器人模型（URDF/MJCF），涵盖精确的执行器与传感器建模 - 与机器人工程师及科学家协作，开展系统辨识（SysID）工作，以最小化仿真到现实（Sim2Real）的差距 - 硕士及以上学历，优先计算机科学、数据科学、机器人、人工智能等相关专业 - 精通Linux和Docker开发环境，熟悉C++、Python等编程语言，掌握规范git工作流，具备良好编程规范 - 深入理解接触动力学、碰撞检测算法、数值求解器、刚体动力学和数值积分 - 具备主流物理引擎和物理求解器的使用经验（如 MuJoCo、PhysX、Bullet、IPC coupler） - 精通lsaac Lab/Mujoco/Genesis World/Unreal Engine等至少一种仿真软件，有相关软件的项目经验 - 熟悉张量计算框架（如 PyTorch、JAX、TensorFlow），能够编写向量化代码并与学习流水线进行对接 - 熟悉ROS/DDS/AimRT等机器人系统通信中间件，对机器人传感器系统、机器人操作、运动控制和路径规划有一定了解