物理引擎仿真工程师 上海 全职 职位描述 - 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。 职位要求 - 本硕及以上学历，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。 投递...
强化学习仿真工程师 上海 全职 职位描述 - 负责面向强化学习训练的大规模并行仿真能力研发与优化，为具身智能策略训练与评测提供高吞吐、高保真的仿真环境- 负责仿真引擎与物理、渲染仿真能力的集成、扩展与优化，支撑机器人本体的运动学、动力学建模及操作交互仿真；- 负责打通强化学习训练框架与仿真系统的对接，构建大规模并行采样与训练闭环，支持算法团队高效迭代；- 负责面向强化学习训练的仿真任务库、场景库与评测体系(benchmark)的建立、维护与应用；- 负责 sim-to-real / real-sim-real 相关能力研发，持续提升仿真真实性与策略的 sim-to-real 迁移率；- 调研仿真与强化学习领域最新算法和技术并落地，突破现有仿真工具的能力瓶颈。 职位要求 -本硕及以上学历，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，具备良好编程规范与系统级调试定位能力；- 精通 Isaac Sim / MuJoCo / Genesis 等至少一种机器人仿真软件，能够搭建复杂的仿真场景，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；- 熟悉强化学习及其训练框架(如
具身算法工程师（VLA+RL）-通用业务部 上海 校招 正式 技术 - 算法类 职位 ID：A121738 职位描述 VLA 端到端模型研发: 设计并训练端到端视觉-语言-动作模型（如 RT-2、OpenVLA、π0、Diffusion Policy、3D Diffusion Actor 等），实现从视觉输入与语言指令到机器人低维动作空间的直接映射。研究动作表示与生成机制: 动作 Token 化（Action Tokenization）、隐动作量化（Latent Action Quantization, LAPA）、扩散式动作生成（Diffusion Policy）、流匹配（Flow Matching）等前沿方案。探索 RL 与模仿学习（IL）的混合训练范式：利用人类演示数据初始化策略，再通过 RL 进行微调和鲁棒性增强。强化学习运控与策略优化: 包括 PPO、SAC、RLHF（Human Feedback for Robotics）、DAPG