Genesis-World: Core Physics Engineer

Nous construisons des robots qui apprendront en simulation avant d'atteindre l'usine. Genesis-World est notre pari sur cet avenir. Genesis-World est une plateforme de simulation open-source et à usage général pour l'IA physique de Genesis AI. Un moteur multi-physique unifié : corps rigides, FEM, MPM, particules, tissus, fluides. Un bras robotisé peut verser de l'eau sur du sable, saisir un objet déformable ou couper un corps mou, le tout dans la même simulation. Nyx, notre moteur de rendu interne, pourrait être le moteur de rendu le plus prometteur pour la robotique : rendu photo-réaliste en temps réel, fonctionnalités avancées comme la profondeur de champ, et techniques à la pointe jamais vues auparavant. Des capteurs de tous types : caméras, lidar, IMU, forces de contact, température, plus sans doute la simulation tactile la plus avancée disponible. Et le moteur continue de croître : nous développons en interne le solveur de contact potentiel incrémental le plus complet et le plus rapide pour la dynamique des corps déformables que nous connaissons, bientôt open-sourcé. Il alimente des applications commerciales réelles, de l'emballage de boîtes complet avec machine d'étiquetage et tout, à l'assemblage de faisceaux de câbles et à l'automatisation des laboratoires, sans aucun hack physique ni compromis. Tout est orienté Python et fonctionne partout. Les noyaux sont écrits une fois, et Quadrants, notre compilateur JIT interne, les réduit à CUDA, AMD ROCm, Apple Metal, Vulkan, x86 et ARM64. Un seul ordinateur portable ou un centre de données. Simulation GPU massivement batchée pour un apprentissage à grande échelle, et scènes complexes non batchées où le CPU l'emporte. C'est au cœur de la stratégie de Genesis AI. L'évaluation est le goulot d'étranglement de la robotique évolutive : le matériel réel limite l'itération au temps réel, mais la simulation en fait un problème de calcul. La nôtre fonctionne déjà deux ordres de grandeur plus vite que le matériel, tout en corrélant avec les déploiements matériels à 89 %. L'étoile du nord : IA physique qui s'améliore à la vitesse du calcul.

Vous faites avancer la physique de Genesis-World. Le mandat est clair : expédier des capacités de simulation prêtes pour la production qui comptent pour les besoins internes de l'entreprise. Recherche appliquée de bout en bout, de l'algorithme au code fusionné, testé et documenté dont dépendent de véritables pipelines d'apprentissage robotique. Une recherche révolutionnaire occasionnelle se produit, notamment grâce à des collaborations académiques. Mais le cœur du travail consiste à rendre le moteur mesurablement meilleur selon cinq axes :

• Vitesse. Algorithmes non seulement plus rapides mais aussi suffisamment intelligents pour dépenser des ressources de calcul uniquement là où cela compte à la fois dans le temps et l'espace : pas de temps stables plus larges, fidélité sélective (adaptive à travers les échelles ou simplement définie manuellement), solveurs conscients de la structure.
• Complétude. Pas de physique hors limites : eau, animation humaine, flux d'air, gravier, tendons, même organes corporels. Quel que soit le besoin du prochain cas d'utilisation, le moteur grandit pour le couvrir.
• Fidélité. Modèles plus réalistes : contact, friction, déformation, énergie, actionnement, matériaux…
• Polyvalence. Multi-physique extensible sans compromis sur le réalisme : tous les solveurs de la scène couplés ensemble à la fois, basés sur des contraintes. Écrivez votre propre solveur et il rejoint la scène comme un natif, grandissant dans un écosystème de solveurs ouverts.
• Scalabilité. De la station de travail à l'échelle de l'usine, et un jour, à l'échelle de la ville : des milliers d'entités interagissantes, regroupées à travers des environnements, sans perdre la solidité physique.

Notre ambition est d'établir Genesis-World comme le simulateur incontournable pour l'IA physique, des entreprises et laboratoires de recherche aux particuliers.

Les problèmes qui vous attendent :

• Toute fidélité pour chaque physique. La même physique à chaque point du spectre vitesse-précision, de l'entraînement fortement batché avec XPBD ou VBD à la validation finale avec IPC. Même scène, même API, choisissez votre compromis.
• Environnements hétérogènes. Chaque monde parallèle peut contenir un modèle complètement différent : corps, joints et géométries de collision différents.
• Pas de temps adaptatifs par île. Contrôle basé sur l'erreur avec Runge-Kutta Dopri5, et pas de temps d'impact lors de la détection de collision, comme dans Jiminy.
• Coupler tout, exactement. Couplage basé sur des contraintes entre solveurs gris hétérogènes, utilisant des méthodes à la pointe comme ADMM. Posséder chaque solveur dans la pile est ce qui le rend possible.
• Plus de solveurs de contraintes évolutifs. Pousser la résolution de contraintes rigides au-delà de son plafond de scalabilité actuel.
• Unifier la résolution de contact. Conformité hydro-élastique, contraintes unilatérales et impulsions séquentielles dans le même cadre, idéalement sous une formulation générique unique.
• Boucles cinématiques fermées sans contraintes. Gérer les boucles intrinsèquement pour la stabilité numérique et la vitesse, dans l'esprit de Kamino.

Au quotidien : vous écrivez votre physique en Python simple et Quadrants la rend rapide sur chaque backend. Et vous la validez de manière rigoureuse : formes fermées analytiques, autres moteurs, données du monde réel.

Qui vous êtes : vous êtes à la fois physicien et ingénieur. Vous jugez une méthode par sa capacité à tenir en production à grande échelle, et vous ne vous arrêtez pas tant que ce n'est pas le cas. Pas de zones d'ombre : vous traquez sans relâche même le défaut qui semble insignifiant, car il ne l'est jamais.

Un solide bagage en simulation basée sur la physique, de préférence lié à la robotique : RBD, FEM, MPM, SPH, IPC, XPBD, VBD, ABD, plus optimisation contraignante et intégration numérique de systèmes rigides. Un historique de livraison de code de simulation sur lequel d'autres comptent, dans un moteur, dans l'industrie, ou dans une base de code de recherche utilisée au-delà de ses auteurs. Programmation HPC solide (CPU et/ou GPU), et un instinct pour ce qui rend une méthode numérique rapide en pratique, au-delà des classes de complexité. Rigueur dans la validation : formes fermées analytiques, cohérence entre moteurs, données du monde réel.

Points bonus : publications dans des revues de simulation, de graphisme ou de robotique (SIGGRAPH, ICRA, IROS, CoRL, RSS). Contributions à un moteur de physique open-source.