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本岗位目前有 Real2Sim2Real与具身场景生成、液体/柔体/触觉等多模态物理仿真、WAM/VLA的后训练(RLFT)与训测工具链 三条方向,同学投递后会根据背景与意愿分配符合条件的方向。
岗位职责: 1、参与具身智能领域 Real2Sim2Real 相关研究与工具链建设,研究具身可交互场景生成,并实现具身Sim2Real闭环验证; 2、探索基于 VLM 等的自动化仿真场景生成以及生成式仿真轨迹数据合成等领域,构建全新且多样化的机器人应用场景,推动合成数据价值探索与应用落地; 3、探索液体、柔体物理仿真建模,触觉等多模态仿真相关领域,以及与 VLA 等模型的结合应用; 4、参与 WAM/VLA/具身智能体等方向研究,尤其是模型的 RLFT 等方向,协助后训练与评测工作,参与构建模型 RL 训测工具链。
1、计算机、人工智能、机器人等相关专业,本科以上学历(研究生优先),具备扎实的图形学 / 物理仿真建模 / 强化学习基础,有相关学术或项目成果者优先; 2、熟悉常用的计算机视觉、3D、机器人仿真(Isaac Sim / Isaac Lab、Genesis、SAPIEN、MuJoCo、Gym 等),熟练 Isaac Sim / Isaac Lab者优先; 3、熟悉强化学习核心算法(如 PPO、GRPO 等),具备具身 VLA、WAM 等模型的后训练或机械臂操作相关经验者优先; 4、对机器人、具身智能有浓厚兴趣,在 AIGC、机器人仿真 / 真机部署等方向有相关经验者优先; 5、具备良好的工程能力和团队协作能力,对技术充满热情,能够配合团队需求落地相关技术; 6、在 SIGGRAPH、NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、RSS、CoRL、ICRA、RAL 等机器学习 / 机器人会议或期刊上有出色发表者可加分; 7、至少实习六个月,每周能够线下实习四天及以上。



