TCL具身机器人开发工程师
任职要求
任职要求（硬性技能） 技术栈要求： 1、了解各类开源数据集，如OXE等，有此类数据的后处理经验 2、具备多种机器人数采方案的使用 3、具备Sim2Real各类工具包的使用和真机调试经验。 4、深度学习框架：精通PyTorch（RDT-1B/ACT）与JAX（π0），熟悉模型剪枝、蒸馏与量化工具链（TensorRT/ONNX）。 5、机器人开发：熟练使用ROS/ROS2，有MoveIt、Franka-API、UR-RTDE等机器人SDK实战经验。 6、多模态处理：掌握OpenCV、ROS Camera驱动，熟悉点云（PCL）与6D姿态估计（ICP）。 7、硬件要求： 服务器：熟练配置多卡GPU集群（NVIDIA A100/H100），优化CUDA算子与多机并行训练。 机器人平台：至少一种真实机器人开发经验（Franka/UR/Unitree等），熟悉EtherCAT/CAN总线通信。 传感器：熟悉RGB-D相机（Realsense/LiDAR）集成。 8、模型与算法： 深入理解VLA模型架构（DiT/Flow Matching/Transformer），有扩散模型或流匹配调参经验。 熟悉强化学习（PPO/SAC）、模仿学习（BC/GAIL）及离线RL（CQL/IQL）。
工作职责
工作职责 1、模型复现与调优： 快速复现RDT-1B（扩散模型）、π0（Flow Matching）、ACT（Transformer）等优秀VLA工作，适配团队数据集与硬件平台。 优化模型推理性能（FP16/INT8量化、TensorRT加速），实现高Hz实时控制。 2、多模态数据采集和后处理： 制定动捕数据采集方案，配合数采团队完成数据后处理。 3、机器人系统集成： 将模型部署至Franka、UR5e等真实机器人，实现抓取、装配、导航等任务。 4、仿真-真实联合训练： 构建高保真仿真环境（Isaac Sim/MuJoCo），支持大规模并行RL训练与Domain Randomization，完成sim2real工作。 开发自动化评测工具，量化模型在真实场景中的成功率与泛化能力。
1. 参与机器人系统中间件的开发工作，根据项目需求进行功能设计与代码实现，确保中间件能够高效衔接机器人硬件与上层应用； 2. 对现有的机器人系统进行性能优化，通过代码重构、算法改进等方式，提升系统的稳定性、响应速度和资源利用效率； 3. 与团队成员紧密协作，参与机器人开发项目的全流程，包括需求分析、技术方案讨论、测试验证及问题调试，确保项目顺利推进； 4. 与算法、系统、仿真、数据团队深入合作，实现AI软件系统的全链路闭环，不断提高软件系统的自动化水平和稳定性，逐步形成具身智能通用平台。
1. 参与机器人系统中间件的开发工作，根据项目需求进行功能设计与代码实现，确保中间件能够高效衔接机器人硬件与上层应用； 2. 对现有的机器人系统进行性能优化，通过代码重构、算法改进等方式，提升系统的稳定性、响应速度和资源利用效率； 3. 与团队成员紧密协作，参与机器人开发项目的全流程，包括需求分析、技术方案讨论、测试验证及问题调试，确保项目顺利推进； 4. 与算法、系统、仿真、数据团队深入合作，实现AI软件系统的全链路闭环，不断提高软件系统的自动化水平和稳定性，逐步形成具身智能通用平台。
1. 基于 NVIDIA Isaac 的仿真平台开发 ‒ 搭建和维护基于 NVIDIA Isaac Sim 的机器人仿真系统，支持多种机器人类型（例如移动机器人、机械臂、无人车等）。 ‒ 利用 NVIDIA Omniverse 技术，构建高保真的虚拟环境，模拟物理特性（如动力学、传感器特性、碰撞检测等）。 ‒ 开发和优化 Isaac Sim 中的自定义扩展模块，满足项目需求。 2. 环境建模与场景构建 ‒ 使用 NVIDIA Omniverse 和其他建模工具（如 Blender、Maya）创建逼真的仿真环境和场景。 ‒ 配置和调试虚拟传感器（如激光雷达、摄像头、IMU）以模拟真实硬件行为。 ‒ 构建动态交互场景，用于测试机器人在复杂环境中的性能。 3. 机器人控制与算法验证 ‒ 在仿真环境中集成和测试机器人算法（如SLAM、路径规划、运动控制）。 ‒ 验证和优化机器人感知算法（如视觉检测、环境感知）在高保真模拟环境中的效果。 ‒ 通过仿真结果分析算法性能，为实际机器人实施提供支持。 4. 系统集成与工具链开发 ‒ 与机器人硬件和软件团队合作，将仿真结果与实际机器人验证无缝对接。 ‒ 开发自动化测试工具和数据可视化分析工具，提高开发效率和数据洞察能力。 ‒ 集成 Isaac 与其他机器人框架（如 ROS/ROS 2）以支持全栈开发。 5. 研究与创新 ‒ 研究 NVIDIA Isaac 平台的最新功能和应用场景，将新技术引入仿真系统开发。 ‒ 跟踪机器人仿真领域的前沿技术（如物理引擎优化、AI 模型仿真、数字孪生技术），并应用于项目中。
岗位职责: 1. 开发建设具身智能仿真平台，包括仿真数据生成、仿真场景建设、仿真评价系统等； 2. 负责仿真场景下轨迹数据的生成和泛化； 3. 负责仿真场景下视觉传感器数据的合成和风格迁移； 4. 负责仿真场景批量生成、基于图像或者文本条件的仿真场景生成； 5. 负责真实场景的数字孪生建设、以及域随机化； 6. 负责仿真工具的开发，包括基于自然语言交互的仿真场景建设工具、仿真数据生成工具等；