Principais Responsabilidades:

• Desenhar, manter e disponibilizar ambientes de simulação utilizando ferramentas como Isaac Sim, Isaac Lab, Mujoco, PyBullet ou frameworks semelhantes.
• Integrar pipelines de simulação com fluxos de treino de IA (por exemplo, Reinforcement Learning, controlo de robots e planeamento).
• Desenvolver scripts, ferramentas e extensões para melhorar a fidelidade, automação e escalabilidade da simulação.
• Implementar workflows de sim-to-real, garantindo que modelos treinados em simulação possam ser aplicados com sucesso em robots reais.
• Gerar conjuntos de dados sintéticos para treino e validação de modelos de IA.
• Colaborar com equipas multifuncionais (IA, software, hardware) para acelerar o desenvolvimento de soluções robóticas no mundo real.
• Integrar e afinar modelos multimodais (por exemplo, combinando visão, linguagem e dados de sensores) para melhorar a perceção e a interação do robot.
• Desenvolver estratégias de controlo baseadas em IA para braços e mãos de robots humanóides.
• Implementar e otimizar algoritmos de Reinforcement Learning adaptados a robots humanóides para executar tarefas complexas de forma autónoma.
• Combinar Reinforcement e Immitation Leatning para permitir que os robots aprendam tanto a partir de simulação como de demonstrações no mundo real.
• Realizar experiências e simulações para avaliar, comparar e validar o desempenho dos algoritmos em vários cenários.

Competências:

• Mestrado ou Doutoramento em Robótica, Engenharia Informática, Engenharia Eletrotécnica e de Computadores ou área relacionada.
• Experiência demonstrada em engenharia de simulação, robótica ou modelação baseada em IA.
• Experiência com frameworks de robótica (por exemplo, ROS 2) e plataformas de hardware robótico (móveis, humanóides ou manipuladores).
• Sólidos conhecimentos de programação em Python e C++.
• Experiência prática com Isaac Sim, Isaac Lab, Mujoco, PyBullet ou frameworks de simulação semelhantes.
• Conhecimentos de frameworks de Reinforcement Learning e de pipelines/workflows de dados.
• Familiaridade com frameworks e bibliotecas de IA como PyTorch, TensorFlow, Gymnasium/OpenAI Gym, entre outras.
• Conhecimentos de programação em GPU e experiência no desenvolvimento de modelos de deep learning para aplicações em robótica.
• Excelentes capacidades de resolução de problemas, depuração e análise.
• Capacidade de trabalhar de forma autónoma bem como de colaborar numa equipa multidisciplinar.

O envio de candidatura deverá ser feito para o email mafalda.lisboa@starinstitute.pt e filipe.simoes@starinstitute.pt.

Prazo de submissão até 30 de novembro de 2025.

Documentos a enviar:

• Curriculum Vitae atualizado;
• Carta de motivação (máx. 1 página);
• Cópia do certificado de habilitações;
• Outros documentos relevantes (ex: carta de recomendação…).