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        "requirements_text": "1.基于 Isaac Sim / Isaac Lab、MuJoCo 等仿真平台，搭建和维护轮臂机器人、机械臂及移动操作相关仿真环境，支持机器人模型导入、传感器配置、物理参数调试与任务场景构建。\n2.⾯向具⾝智能算法研发，设计并实现⽀持 VLA/VLM Policy、模仿学习 IL、强化学习 RL、规划与控制算法 的仿真训练与验证环境，包括状态/动作空间、奖励函数、终止条件、任务随机化及 Curriculum Learning 等机制。\n3.建设自动化评测体系与并⾏仿真平台，支持多场景、多任务下的算法 Benchmark、回归测试、失败案例分析和结果可视化，评估模型在成功率、鲁棒性、泛化能力和执行效率等方面的表现。\n4.负责具身操作合成数据生产与数据管线优化，生成多模态仿真数据，包括 RGB-D、点云、轨迹、动作序列、语义标注、力/触觉信息等，为具身智能模型训练提供高质量数据。\n5.跟踪机器人仿真、具身智能、IL/RL、Sim2Real、触觉仿真等前沿技术，持续优化仿真平台的精度、稳定性、并行效率。\n任职要求\n1.计算机、自动化、机器人、控制工程、人工智能等相关专业，本科及以上学历，具备扎实的编程、算法和机器人基础。\n2.熟悉至少一种机器人仿真平台，如 Isaac Sim / Isaac Lab、MuJoCo、Gazebo等，具备仿真场景搭建、模型导入、传感器建模或二次开发经验。\n3.熟悉具身智能、机器人学习或机器人操作相关方向，对 模仿学习、强化学习、规划控制、VLA/VLM、多模态策略学习 等有一定理解或实践经验。\n4.具备算法评测与实验分析能力，能够设计任务指标、分析失败案例，并推动仿真环境、数据管线或算法方案迭代优化。\n5.熟练掌握 Python，熟悉 PyTorch、NumPy、OpenCV、ROS/ROS2、Gym/Gymnasium 等工具者优先；具备良好的代码规范和工程实现能力。\n6.有具身智能、机器人学习、VLA/VLM Policy 相关论文、开源项目、竞赛或落地经验者优先；\n认证资质\n人力资源服务许可证",
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