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1.、算法研發(fā)與實現(xiàn)：研發(fā)基于深度強化學習的人型機器人運動控制算法，設(shè)計和優(yōu)化雙足步態(tài)生成、全身協(xié)調(diào)控制等核心算法，實現(xiàn)從仿真到真實硬件的算法遷移（Sim-to-Real）

2.、系統(tǒng)集成與優(yōu)化：將深度學習模型部署到機器人嵌入式系統(tǒng)，優(yōu)化推理性能，確保實時控制要求，集成感知、決策、控制的端到端系統(tǒng)

3.、仿真與實驗：在MuJoCo、IsaacLab等仿真平臺構(gòu)建訓練環(huán)境，設(shè)計獎勵函數(shù)和課程學習策略，進行真機實驗驗證，迭代優(yōu)化算法

4、技術(shù)創(chuàng)新：跟蹤深度強化學習和機器人領(lǐng)域最新進展，探索新的算法架構(gòu)和訓練方法，參與技術(shù)方案設(shè)計和評審


職位要求：

1、本科及以上學歷，計算機科學、機器人學、自動化或相關(guān)專業(yè)，2年以上深度學習或機器人相關(guān)工作經(jīng)驗，扎實的數(shù)學基礎(chǔ)（線性代數(shù)、概率論、優(yōu)化理論）；

2、熟悉ROS/ROS2系統(tǒng)，熟練使用C++開發(fā)語言，了解機器人運動學、動力學基礎(chǔ)，有傳感器數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗
3、精通Python，熟練使用PyTorch或TensorFlow，熟悉C++，能進行嵌入式部署，了解CUDA編程和模型優(yōu)化
4、熟練使用至少一種物理仿真引擎（MuJoCo、IsaacLab、PyBullet），能夠搭建自定義仿真環(huán)境和任務
5、熟悉PPO、SAC、TD3等主流強化學習算法，有實際項目中應用深度強化學習的經(jīng)驗，理解價值函數(shù)、策略梯度等核心概念，能夠獨立完成算法設(shè)計、實現(xiàn)、調(diào)試全流程，能夠權(quán)衡算法性能與工程實現(xiàn)
加分項：有人型機器人或四足機器人項目經(jīng)驗，在頂級會議（ICRA、IROS、NeurIPS、ICML）發(fā)表過相關(guān)論文，參與過開源機器人項目，有模仿學習、元強化學習等前沿技術(shù)經(jīng)驗，熟悉模型壓縮和邊緣部署技術(shù)，有真實硬件調(diào)試和系統(tǒng)集成經(jīng)驗