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机器人强化学习算法工程师

4.5-6万
深圳市硕士不限经验

职位描述

职位描述:
作为机器人强化学习算法工程师,您将负责开发和实现先进的强化学习算法,以提高我们机器人系统的自主性和适应性。您将专注于将sim2real技术应用于机器人学习,确保算法能够从仿真环境顺利迁移到实际物理机器人上。
主要职责:
设计和实现针对机器人控制和决策的强化学习算法。
开发和优化机器人仿真环境,确保其能够准确模拟真实世界的复杂性。
研究和应用sim2real技术,解决仿真到现实迁移中的挑战。
与机械和电子工程师合作,将学习算法集成到实际机器人平台。
开发适用于不同类型机器人(如工业机械臂、移动机器人、人形机器人)的学习策略。
优化算法性能,提高机器人的学习效率、稳定性和安全性。
参与制定机器人学习的评估标准和测试方案。
跟踪机器人学习领域的最新进展,并将新技术应用到项目中。
要求:
机器人学、人工智能、计算机科学或相关领域的硕士学位。
扎实的强化学习理论基础和实践经验。
熟悉sim2real技术,有将强化学习算法应用于实际机器人系统的经验。
精通Python,熟悉ROS(机器人操作系统)。
熟练使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。
有使用机器人仿真软件(如Gazebo、V-REP、MuJoCo)的经验。
了解机器人运动学、动力学和控制理论基础。
良好的算法设计和问题解决能力。
优秀的编程技能,能够编写高效、可靠的代码。
良好的英语读写能力,能够阅读技术文献和撰写报告。

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