安克创新机器人平台仿真算法工程师（北京）

职位描述： 1.核心算法研发：参与机器人平台视觉与物理仿真系统的算法开发，包括但不限于基于3DGS的三维重建、生成式重建、逆渲染和相关物理仿真算法的设计和实现； 2.评测与优化：在仿真场景工作流中集成算法成果，对性能和真实度进行评测及优化，实现算法的迭代升级； 3.实际业务落地：基于Isaac Sim仿真平台开发，实现机器人运动/动力学建模，优化仿真系统性能，参与渲染引擎及其他研发团队密切协作，支持业务落地，解决实际场景的技术问题，共同推进平台能力研发； 4.前沿技术探索：关注计算机视觉、3D重建、生成式AI及物理世界模型相关领域最新的学术研究成果，并进行调研、验证和应用，推动公司在该领域的技术创新。

1. 负责 高保真仿真场景重建算法和工具开发; 2. 负责 仿真场景数字孪生建设和仿真场景泛化能力建设; 3. 负责 仿真环境Mesh渲染优化、Mesh自动化补全算法开发; 4. 负责 3D资产/场景自动化导入仿真平台，物理属性自动识别工具开发。 【课题名称】 仿真场景高精细度重建 【课题内容】 针对机器人的操作和导航场景, 开发高保真的仿真场景重建算法和工具链, 具体包含: 1. 仿真场景视觉高保真重建 2. 仿真资产物理属性自动还原 3. 资产自动化导入仿真平台, 自动化补全Mesh 4. 仿真环境Mesh渲染优化

我们正在构建面向下一代机器人智能的具身智能大模型（Embodied Foundation Model），致力于实现机器人在真实世界中的自主感知、理解、规划与操作能力。本岗位将参与具身感知、具身规划与操作基础模型的研发，包括多模态理解、3D空间建模、机器人决策推理以及大规模仿真训练等核心方向。 你将与算法工程师、机器人系统工程师以及规控工程师团队密切合作，推动具身智能从模拟环境走向真实世界应用。 以下方向可根据候选人背景匹配（不限于）： 1. 具身感知基础模型 ○ 多模态视觉语言模型（Vision-Language Model） ○ 3D感知建模（Depth / Occupancy / NeRF / Scene Graph） ○ 视频理解与时序建模 ○ 开放世界场景理解（Open-world Perception） 2. 具身规划与决策大模型 ○ 长时序任务规划（Long-horizon Planning） ○ LLM + Robotics 推理系统 ○ Tool-use 与 Agent 系统设计 ○ 多机器人协同决策 3. 具身操作基础模型 ○ 视觉-语言-动作模型 (VLA) 以及视频-动作模型（Video-Action Model） ○ 模仿学习 (Behavior Cloning, DAgger等) ○ Offline & Online Reinforcement Learning ○ 多来源数据融合（Human + Robot + Simulation） 4. 大规模仿真与Scaling Law验证 ○ GPU大规模并行仿真 ○ Sim2Real迁移 ○ 数据生成与自动标注系统 ○ Scaling Law验证与数据效率研究 5. 推理优化与系统方向 ○ 大模型推理加速 ○ 多GPU/多节点训练 ○ 模型压缩与蒸馏 ○ 机器人端侧部署优化 岗位职责： ● 参与具身智能基础模型算法设计与研发 ● 构建机器人多模态数据训练体系 ● 推动模型在真实机器人平台上的落地验证 ● 跟踪前沿研究进展并推动技术创新 ● 与跨团队协作完成系统级集成

【工作职责】
 1）研发高鲁棒性的多模态导航算法架构，融合激光雷达/视觉/惯导等多传感器信息，构建动态环境认知与语义理解模型，开发自适应不同场景的导航策略框架。 2）优化实时运动控制系统：设计低延迟的路径规划与轨迹优化算法，研发动态避障与紧急制动机制，实现厘米级精度的运动控制。 3）构建智能决策系统：开发适应场景理解与行为预测的决策模块，实现复杂场景下的长期自主导航。 4）算法工程化落地：完成嵌入式平台移植与性能优化，设计系统级仿真验证方案，搭建全场景自动化测试体系。