上海人工智能实验室
物理智能仿真与生成工程师
岗位职责
面向具身智能与 Physical AI，负责 Real2Sim2Real、生成式仿真、可交互 3D 场景、合成数据生产及机器人仿真相关工具链与基础设施建设，推动算法研究成果形成稳定、高效、可规模化运行的仿真与数据系统。 岗位职责
负责物理智能仿真与生成工具链的设计、开发与维护，建设从真实数据输入、场景重建与生成、仿真环境构建、合成数据生产到机器人策略评测的完整工程链路。
负责 Real2Sim 自动化场景构建 Pipeline，实现真实图像、视频、点云等数据向可交互仿真场景的转换，包括三维重建、资产生成与导入、Mesh / Collision 构建、物理属性配置及场景编辑等。
负责基于 Isaac Sim / Isaac Lab、MuJoCo、SAPIEN、ManiSkill 等平台的机器人仿真系统开发，建设标准化、模块化的场景、资产、机器人、传感器及任务管理能力。
参与基于 VLM、多模态大模型及生成模型的自动化场景生成系统开发，将场景理解、3D 重建、3D 生成及机器人仿真等算法集成至统一工具链，实现从真实数据或自然语言输入到可运行仿真环境的自动化构建。
建设规模化合成数据与机器人轨迹数据生成 Pipeline，实现仿真任务自动执行、轨迹采集、数据清洗、质量检测、筛选及管理，支持大规模 Synthetic Data 生产。
负责视觉、深度、点云、触觉等多模态传感器的仿真与数据采集，并支持刚体、液体、柔体、可变形物体等复杂物理场景的工程实现。
支持 VLA、机器人 Policy、World Model / World Action Model 等模型在仿真环境中的训练与评测，建设批量实验、Benchmark、自动化评测及数据闭环能力。
参与机器人真机实验及 Sim2Real 闭环验证，定位并解决仿真环境、数据管线、机器人控制与系统部署中的工程问题，持续提升系统运行效率、稳定性与可扩展性。
任职要求
计算机科学、人工智能、机器人、自动化、电子信息等相关专业，本科及以上学历。
具备扎实的 Python / C++ 编程能力和良好的软件工程基础，熟悉 Linux、Git、Docker 等常用开发环境与工具。
熟悉至少一种机器人仿真平台，如 Isaac Sim / Isaac Lab、MuJoCo、SAPIEN、ManiSkill 等，具有实际项目开发经验。
熟悉机器人及三维场景相关数据，了解 RGB / RGB-D、Point Cloud、Mesh、USD / URDF / MJCF 等数据及资产格式。
熟悉三维场景资产处理流程，能够完成场景与资产导入、坐标系转换、碰撞体构建、物理属性配置及仿真调试。
熟悉 PyTorch 等深度学习框架，能够完成视觉、生成模型或多模态模型的推理部署、算法集成及数据 Pipeline 开发。
具备较强的系统开发和工程问题定位能力，能够独立完成模块设计、开发、测试、性能优化与部署。
具备良好的团队协作与沟通能力，能够与算法研究人员共同完成算法工程化、系统集成及实验验证。 加分项
具有 Real2Sim / Sim2Real、生成式仿真、数字孪生或自动化场景构建相关工程经验；
具有 Isaac Sim / Isaac Lab 大规模仿真、Synthetic Data Generation 或机器人数据 Pipeline 开发经验；
熟悉 USD、URDF、MJCF、Mesh、Point Cloud、3D Gaussian Splatting 等三维场景与资产表示；
熟悉 ROS / ROS2、MoveIt、机器人控制及真机部署流程；
具有多 GPU / 多机并行仿真、大规模数据生成或分布式任务调度经验；
具有 VLA、机器人 Policy、Imitation Learning / Reinforcement Learning 等模型训练与评测系统开发经验；
具有液体、柔体、触觉等复杂物理仿真系统开发经验；
具有真实机械臂、移动机器人或其他具身智能平台的开发及调试经验。
信息来自企业官方招聘渠道
OfferSeek 对公开岗位信息进行聚合、去重和结构化整理，最终申请以企业官方页面为准。