智元机器人
具身物理仿真算法工程师
具身物理仿真算法工程师
发布于 大约 13 小时前实习/见习
北京市 / 上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
Cuda
Pytorch
Sim2Real
域随机化
机器人
物理仿真
Gpu并行计算
刚柔耦合动力学
AI 估算 · 6k–10k
实习薪资主要根据行业和城市，B轮机器人公司，一线城市，本科/硕士实习生月薪约6k-10k。
职位详情
关于这个职位
作为一名具身物理仿真算法实习生，你将参与高保真物理仿真引擎的研发，优化刚柔耦合动力学与多接触碰撞等核心技术，同时探索Sim2Real迁移算法，提升仿真到真实世界的迁移成功率
还需要参与大规模仿真场景构建与数据生成，加速具身智能策略的训练迭代
这是一个深度接触前沿机器人仿真与AI技术的机会
最低要求
计算机、软件、自动化、机械、电子、数学、精密仪器等相关专业本科、硕士、博士在读同学
工作职责
（1）投入高保真物理仿真引擎研发，优化刚柔耦合动力学、多接触碰撞与摩擦力建模、软体与可变形物体仿真技术，参与底层物理求解器加速与GPU并行计算优化，提升仿真环境对复杂物理交互的还原度与计算实时性
（2）投入Sim2Real迁移与虚实对齐算法研究，优化域随机化策略、系统辨识、物理参数自动回归、虚实传感器噪声建模与差异弥合技术，参与虚实轨迹对比分析与真机迁移验证，提升具身智能策略从仿真到物理世界的迁移成功率与泛化表现
（3）投入大规模具身仿真场景构建与数据生成算法开发，优化程序化环境生成、交互资产构建、大规模并行采样、分布式渲染与训练架构加速技术，参与感知与控制算法的闭环仿真测试验证及数据管线搭建，提升海量高质量具身交互数据的生产效率与模型训练迭代速度
优先资格
有以下任一经验者优先：
a. 编程基础扎实，掌握python/C/C++编程语言，熟悉pytorch/cuda等AI开发框架，有良好的架构设计和编程习惯
b. 具有AI训练、AI推理、CV、深度学习、模型部署等AI算法相关经历
c. 具有机器人多模感知、路径规划、运动控制、建图定位相关算法研究和开发经历
d. 具备较强的新技术和新架构研究能力，可快速跟踪洞察业界最前沿AI领域技术
e. 具备独立工作能力和解决问题的能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处具身智能热门赛道，技术前沿，积累仿真与机器人交叉领域经验，未来职业空间广阔
- 创业公司氛围，可参与核心算法研发，获得从仿真到真机的完整项目经历，技术成长快
- 团队技术氛围浓厚，有机会与顶尖机器人专家协作，快速提升工程和算法能力
- 物理仿真和Sim2Real涉及大量底层优化，调试难度大，可能需要较长的学习曲线
- 适合对机器人仿真和AI算法有浓厚兴趣，喜欢钻研底层技术，愿意在创业环境中快速成长的计算机/自动化等相关专业同学
缺点 / 挑战
- 实习期间需要独立解决复杂工程和算法问题，对自学能力和抗压能力要求较高
- 创业公司节奏较快，可能面临多任务并行的压力，需要较好的时间管理能力
角色解读
- 可向具身智能算法工程师方向深入，专注于仿真到真实的迁移和机器人控制策略研发
- 也可向物理引擎开发工程师发展，成为底层仿真技术专家，参与下一代仿真平台架构设计
- 在智元机器人这样的B轮创业公司，有机会接触全栈技术，快速成长为核心算法成员
- 参与高保真物理仿真引擎的研发，优化刚柔耦合动力学、碰撞、摩擦等物理模型，提升仿真真实度
- 研究Sim2Real迁移算法，通过域随机化、系统辨识等技术缩小仿真与现实的差距，提高策略迁移成功率
- 构建大规模仿真场景和数据生成管线，利用程序化生成和分布式训练加速数据产出，支持算法迭代
- 扎实的编程基础，熟练掌握Python和C++，熟悉PyTorch、CUDA等AI和并行计算框架
- 具备物理仿真或机器人相关背景，了解动力学、碰撞检测、数值优化等基础知识
- 有AI算法（CV、强化学习、模型部署）或机器人（感知、规划、控制）项目经验者优先
申请策略
- 在申请时表达对具身智能领域的热情，以及愿意深入钻研仿真技术的态度
- 可以附上一个相关技术博客或GitHub链接，展示你的代码能力和学习成果
- 突出实习或项目经历中与物理仿真、机器人控制或AI算法相关的部分，尤其是涉及C++/Python/PyTorch的项目
- 如果有机器人竞赛、开源贡献或相关论文，务必列出，展示技术热情和动手能力
- 强调独立解决问题的能力和快速学习新技术的经历，例如在项目中调研并应用新技术
- 提前复习刚体动力学、碰撞检测等基础知识，并动手实践一个简单物理仿真（如PyBullet）
- 学习CUDA编程基础，了解GPU并行计算原理，可以尝试优化一个小型物理仿真样例
- 了解Sim2Real核心概念（域随机化、系统辨识）和相关论文，准备面试时能展开讨论
面试指南
- 对于技术类问题，先阐述原理和背景，再结合你的项目或学习经验，最后给出你的思考或优化方案
- 对于开放性问题，可以结构化回答：现状-挑战-解决方案-展望，展示你的系统思维
- 遇到不熟悉的问题，诚实地说明知识边界，但可以尝试从基本原理推导，展示学习潜力
- 请解释刚柔耦合动力学在物理仿真中的挑战，以及你如何解决碰撞检测的稳定性问题
- 你如何理解Sim2Real的域随机化？请举例说明其实现方式和效果
- 描述一次你使用PyTorch或CUDA优化算法性能的经历
- 在机器人路径规划或运动控制方面，你有哪些项目经验？遇到过哪些困难？
- 你如何看待目前具身智能领域仿真与真实之间的差距？你认为有哪些关键点需要突破？
职位点评
65
综合评分
前沿技术、快速成长、薪资一般、压力未知
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
更适合这类人
最看重技术成长和前沿领域探索，对短期薪资和福利要求不高，希望在创业环境中快速积累经验的实习生。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利40
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
40较低
实习薪资处于市场平均水平，但作为初创公司福利可能相对有限，且无明确股权/分红，补偿性动机满足度一般。
薪资信号未披露（AI估算：6K-10K/月）
成长发展
85较高
职位技术前沿，涉及物理仿真、Sim2Real、GPU并行计算等热门方向，成长空间大，且创业公司能接触完整项目，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈物理仿真、CUDA、PyTorch、Sim2Real、机器人
业务类型profit_center
工作生活
50较低
现场办公，地点在北京上海核心城市，但实习节奏可能较快，未明确WLB，生活化动机满足度一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
具身智能是当下热门赛道，推动机器人技术发展具有一定社会价值，但实习岗位对使命感的直接影响有限，意义感动机中等。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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