小米｜仿真算法实习生-2027届

1. 参与真实场景的仿真重建，包括三维几何、视觉外观、材质纹理及基础物理属性的重建与优化。 2. 参与仿真资产制作与算法研发，协助完成物体几何、纹理、碰撞模型、质量、摩擦等属性的高保真还原。 3. 参与铰链、关节、抽屉、柜门等可活动物体的建模，配置关节结构、连接关系、运动范围和动力学参数，并验证其在仿真环境中的交互效果。 4. 参与可形变物体、软体、布料、绳索或流体等复杂对象的仿真研究，协助完成算法调研、实验设计和效果分析。 5. 参与 Sim2Real 相关实验，对比仿真与真实环境中的视觉、物理及机器人交互差异，协助开展参数标定、域随机化和效果评估。 6. 使用 MuJoCo、Isaac Sim、Newton 等仿真工具完成资产导入、场景搭建、参数配置和实验验证。 7. 参与仿真资产处理工具、自动化流程和质量评估能力的开发，提升资产与场景重建效率。 8. 跟踪三维重建、物理仿真和具身智能领域的前沿进展，完成相关算法复现、技术验证和文档沉淀。

1. 计算机、自动化、机器人、机械、数学、物理、人工智能等相关专业在校生，本科高年级、硕士或博士研究生优先。 2. 具备计算机图形学、机器人学、三维视觉或物理仿真中的至少一项基础，了解常见的三维表示和物理建模方法。 3. 熟悉 Python 或 C++，具备基本的算法实现、调试和工程实践能力。 4. 了解点云、网格、材质纹理、3DGS、NeRF 等一种或多种三维重建相关技术。 5. 了解刚体、碰撞、摩擦、关节、约束等基础物理概念，对机器人与环境交互有基本认识。 6. 使用过 MuJoCo、Isaac Sim、Newton 或其他主流仿真器中的至少一种，能够完成基础场景搭建和实验配置。 7. 具备较强的学习能力和动手能力，能够阅读技术文档和论文，并在指导下完成算法复现与实验分析。 8. 具备良好的沟通协作能力和责任心，能够清晰记录实验过程与结果。 9. 能够保证稳定的实习时间，连续实习 3 个月及以上、每周到岗 4 天及以上者优先。 有以下方向实习/项目实践优先 1. 有机器人操作、抓取、导航、强化学习或具身智能相关项目经历。 2. 有三维扫描、场景重建、资产制作或仿真数据生成经验。 3. 熟悉 Blender、Open3D、MeshLab、USD 等三维内容处理工具或格式。 4. 对系统辨识、参数标定、域随机化或 Sim2Real 方法有实践经验。 5. 有可形变体、布料、软体、绳索、流体或复杂接触仿真相关研究经历。 6. 在计算机图形学、机器人、三维视觉或物理仿真方向有论文、竞赛、开源项目或科研成果。