智能体-强化学习/机器学习工程师

1.负责机器人的协同操作、步态控制、运动规划、动态避障等算法的研发与优化，重点应用强化学习（RL）、模仿学习（IL）、行为克隆（BC） 等技术

2.基于机器人仿真环境（如Isaac Gym 、Isaac Sim、MuJoCo、PyBullet等）搭建开发平台、验证算法，并迁移到实体机器人。

3.设计并实现机器人感知-决策-控制一体化算法，推动具身智能结合机器人本体在真实场景中的落地

4.设计多模态交互策略，融合视觉（如立体摄像头深度图）、力觉（如六维力传感器）和语言指令（如自然语言任务规划），实现人机协作任务的自适应学习

5.构建物理启发的机器学习模型，将动力学约束和能量守恒原理嵌入神经网络，提升模型对未知环境的泛化能力

任职要求：

1. 计算机科学、人工智能、电子信息等相关专业，本科以上学历优先；

2. 精通 Python 语言，熟练运用 Numpy、Pandas、Scikit-learn 等常用库进行数据处理、分析与建模；

3.熟练掌握 TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习框架中的一种或多种，能独立完成模型搭建、训练与优化；

4.精通深度强化学习算法（如 PPO、SAC、DQN），熟悉值函数估计误差修正技术（如清华大学 DSAC-T 算法），具备工业控制任务中的算法优化经验。

5.掌握物理启发的机器学习方法，如哈密顿神经网络、等变图神经网络，能够将物理先验知识融入模型设计