足式机器人运动控制算法工程师（强化学习）

1. 开发基于强化/模仿学习的机器人行走及全身控制策略； 2. 开发复杂地形下基于视觉的强化学习行走策略； 3. 负责算法策略的训练与移植部署，实现算法sim-to-real在机器人实机上落地应用； 4. 持续跟踪国内外前沿研究成果，并进行相关算法复现； 5. 编写相关技术文档，推动团队技术沉淀与知识共享。 1. 硕士及以上学历，机器人、计算机、机械工程、人工智能、应用数学等专业，数学、英语能力扎实，具有较强的学习与研究能力； 2. 掌握主流的强化学习算法，如：PPO、DQN、DDPG、SAC等； 3. 掌握机器人学习中的广泛使用的训练方法和模型架构，如：教师学生模型（Teacher-Student Network），课程学习（Curriculum Learning），域随机化（Domain Randomization），混合专家模型（MoE）等； 4. 熟悉Mujoco、Isaa…… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。

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