团队正在建设面向具身智能模型研发的统一仿真与评测平台，连接仿真环境、模型训练、标准化评测、合成数据和真机验证，服务于强化学习、模仿学习及视觉—语言—动作模型研发。 你将在团队指导下，参与仿真平台、机器人 Benchmark、模型评测系统和合成数据管线建设，推动形成“模型接入—批量评测—失败分析—数据生成—模型复评”的研发闭环。 岗位职责： • 参与仿真平台核心模块研发，包括环境与任务管理、模型接入、批量运行、指标计算、结果回放和实验追踪。 • 参与机器人、环境、任务、资产、传感器、控制器和策略模型等对象的统一接口设计与标准化封装。 • 建设机器人 Benchmark 和自动化评测系统，支持任务配置、模型对比、结果分析和报告生成。 • 参与 Isaac Sim、Isaac Lab、MuJoCo、SAPIEN、ManiSkill、Gazebo 等仿真平台的接入与二次开发。 • 参与并行仿真、容器化运行、任务调度、版本管理和实验复现能力建设。 • 参与合成数据、程序化场景生成、Domain Randomization、Real2Sim 和 Sim2Real 等相关研发。 • 与算法、数据和机器人团队协作，将具体需求转化为可复用的平台能力。 • 完成代码测试、问题排查、性能分析和技术文档编写。 任职要求： • 计算机、机器人、自动化、人工智能、机械工程或相关专业，本科及以上学历的应届毕业生。 • 具备扎实的编程基础，熟练掌握 Python，具备 C++ 代码阅读、开发或调试能力。 • 熟悉 Linux 开发环境，了解 Git、构建调试、自动化测试等基本软件工程方法。 • 使用过至少一种机器人仿真平台或物理引擎，如 Isaac Sim、Isaac Lab、MuJoCo、SAPIEN、ManiSkill、Gazebo 或 PyBullet。 • 理解坐标变换、刚体运动、关节系统、碰撞接触、机器人控制和传感器等基础概念。 • 了解强化学习、模仿学习、运动规划或视觉—语言—动作模型中的至少一个方向。 • 具有相关课程项目、科研、竞赛、实习或开源项目经验，能够独立完成代码开发和实验验证。 • 具备良好的学习能力、问题分析能力、责任心和团队协作意识。 加分项： • 有机器人仿真、具身智能、强化学习、模仿学习、运动规划或计算机图形学相关项目经验。 • 使用过 RoboCasa、LIBERO、RoboTwin、RoboDojo、ManiSkill、Isaac Lab 等平台或 Benchmark。 • 熟悉 PyTorch，以及模型训练、推理或环境接口适配流程。 • 了解 Docker、Ray、Slurm、Kubernetes 等容器化或并行计算技术。 • 熟悉 USD、URDF、MJCF、SDF 等机器人或三维资产格式。 • 具有 ROS/ROS 2、遥操作、数据采集、真机控制或硬件在环测试经验。 • 了解合成数据、程序化场景生成、Domain Randomization、Real2Sim 或 Sim2Real。 • 有相关论文、竞赛成绩或开源项目贡献。 我们期待你 • 对具身智能、机器人仿真和模型评测有浓厚兴趣； • 具备系统化思维，愿意从单一功能开发逐步成长为平台研发工程师； • 能主动阅读代码、文档和论文，通过实验定位并解决问题； • 重视代码质量、实验复现和工程规范。