Mansione Randstad Digital Talent Services, divisione specializzata nella ricerca e selezione di profili ICT di Randstad Italia, è alla ricerca di un Simulation &, Digital Twin Engineer con assunzione diretta da parte dell'azienda. Il nostro cliente è una realt industriale estremamente innovativa e in forte crescita a livello nazionale ed internazionale. Il prodotto lanciato sul mercato da pochi anni sta crescendo a livello di clienti e fatturato. Si offre inserimento diretto, ral commisurata all'esperienza (fino a 45k), 1 giorni di smart working a settimana, orario flessibile in ingresso, inserimento in un contesto dinamico, all'avanguardia e in continua evoluzione Responsabilit Responsabilit Progettare, costruire e mantenere ambienti di simulazione fisicamente realistici e modelli di robot per compiti di manipolazione, navigazione, interazione. Sviluppare asset modulari per Digital Twin (robot, sensori, scenari) utilizzando Isaac Sim / USD. Abilitare cicli di simulazione rapidi attraverso: la strutturazione di ambienti compatibili con l'apprendimento per rinforzo (RL) e l'ottimizzazione delle prestazioni di simulazione per la scalabilit e l'addestramento parallelo. Implementare pipeline per la generazione di dati sintetici (stato, visione, dati di teleoperarion). Collaborare strettamente con team multidisciplinari, tra cui: ingegneri di movimento e controllo, team di progettazione meccanica, ingegneri AI / apprendimento. Contribuire all'allineamento ", sim-to-real", (passaggio dalla simulazione alla realt ). Competenze Requisiti Laurea in Robotica, Automazione, Informatica o settori affini. Più di 2 anni di esperienza nella simulazione robotica, in ambienti basati sulla fisica o motori grafici. Ottima conoscenza di Python (la conoscenza di C++ o linguaggi simili è un plus). Esperienza nella costruzione di ambienti e benchmark utilizzando simulatori come Isaac Sim, MuJoCo, PyBullet, Unreal o Unity. Familiarit con: pipeline di simulazione (asset, scenari, simulazione di sensori), cinematica e dinamica di base, concetti base di rendering o fisica. Plus Esperienza con l'ecosistema USD / Omniverse. Esposizione alla generazione di dati sintetici. Esperienza nel supporto a ambienti di addestramento per l'apprendimento per rinforzo (RL). La ricerca è rivolta ai candidati ambosessi (L.903/77). Ti preghiamo di leggere l'informativa sulla privacy Randstad (https://www.randstad.it/privacy/) ai sensi dell'art. 13 del Regolamento (UE) 2016/679 sulla protezione dei dati (GDPR). vetrinabakeca