岗位描述1、设计并实现高效的深度强化学习算法，以提升多自由度机器人（包括双足、四足仿生机器人）的任务执行能力。2、领导和参与深度强化学习模型的复现、开发、调试工作，确保算法在仿真环境和实际机器人上均能稳定运行与验证。3、与跨职能团队合作，将先进的机器学习技术集成到机器人控制系统中，提高系统的智能化水平。4、持续跟踪国际前沿研究和技术发展，为团队引入创新性解决方案。岗位要求1、计算机科学、机械工程、自动化或相关领域的硕士及以上学历；具有深厚项目者，学历要求可放宽至本科。2、具备扎实的机器人学基础知识，尤其是运动学与动力学方面的能力，能够理解和解决复杂的机器人控制问题。3、熟练掌握至少一种主流机器人仿真工具（如MuJoCo、Bullet、Gazebo、NVIDIA Isaac），并有通过这些工具进行高级仿真工作的经验。精通TensorFlow或PyTorch等机器学习框架之一，有能力设计和训练深度学习模型。4、对常用的深度强化学习算法（如DQN、DDPG、A3C、PPO等）有深入的理解，并能在实践中灵活应用。5、有使用rllib、baselines或其他深度强化学习平台的经验，了解其架构与实践。6、在机器人领域内有成功的深度强化学习项目实施经验，能够展示具体的成果和贡献。7、良好的英语读写能力，能够快速阅读和理解最新的科研文献和技术文档。