About The Role

工作方向：具身智能仿真平台开发（对标 Nvidia Isaac Lab & Warp）良好的数学物理基本功，
● 深入理解线性代数（如：矩阵分解、稀疏矩阵操作）、数值优化（牛顿法、共轭梯度法）和现代优化理论。
● 深刻理解分析力学（拉格朗日力学 vs 牛顿欧拉公式）对约束稳定性的影响。
掌握一种数值物理仿真的基础技能
● 柔性体 & 材料力学：基于 XPBD，或 FEM 的布料，毛发，柔性体仿真（Newton 方法 with GS，Jacobi、PCG 等）。
● 刚体动力学：深入理解基本原理（包括 Featherstone 算法、Newton-Euler）、接触丰富模拟（contact-rich）、约束求解（LCP、impulse-based、XPBD）、变形体与连续介质力学（FEM、cloth），广义坐标系理论。
● 接触与摩擦模型：理解内点法（Interior Point Method）原理、对库伦摩擦锥的离散化求解有深入经验，熟悉如何处理 contact-rich（高密度接触）环境中的非光滑动力学。
● 计算流体力学：熟悉基于有限差分法或 SPH（光滑粒子流体动力学）的流体模拟，并有意向将其与机器人操作（如液体搅拌、抓取）结合。
● 可微分仿真（Differentiable Simulation）：理解 adjoint method（伴随方法）或 analytical derivatives（解析导数）在物理引擎中的实现，有利用可微分物理进行轨迹优化或策略学习经验者优先。
● GPU 高性能编程：熟练掌握 CUDA / Nvidia Warp 或 Taichi 编程。具备针对GPU架构（warp-level 优化、共享内存使用）优化物理碰撞检测和求解器的经验。
了解 GPU 计算加速和强化学习 RL 理论的优先
● 熟悉 PyTorch 生态，能将物理仿真作为一个 differentiable layer 嵌入神经网络训练图。
● 熟悉 Isaac Gym / Isaac Lab 或 Mujoco / Brax 的架构原理，并能分析其优劣。
● 具备良好的 C++/Python 性能调优能力。

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physical AI 物理引擎工程师(J10817)

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