强化学习控制算法工程师 (职位编号：G＆115)

1、面向应用场景，构建适用于足式机器人的深度强化学习算法；

2、针对特定应用场景，负责将算法模型在四足、两足等足式机器人系统上的有效部署及优化，达成应用目标；

3、负责将算法模型应用于本体性能增强优化设计；

4、协助搭建相关大数据平台；

5、跟踪腿足式机器人在运动控制、操作控制等领域的前沿AI技术，推动相关技术在实际项目中的有效应用。

任职要求：

1、硕士学位需要有3年以上工作经验，博士学位无工作经验要求，计算机、机器人、机电一体化等相关专业背景；

2、在深度强化学习算法领域有深厚的理论基础，具备实现DQN、PPO、GAIL、AIRL、DDPG、A3C等常用的(深度)强化学习算法的能力，熟悉Sim-to-Real的一些方法；

3、精通Python/C++，并熟练使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架；

4、对机器人仿真环境有深刻理解，熟悉Issac Gym、Pybullet等仿真工具；

5、有相关强化学习算法应用于机器人的项目工程经历者优先；

6、发表过以强化深度学习增强足式机器人本体运动性能相关论文的候选人特别优先。

加分项：

在大语言模型研发方面有经验，熟悉RLHF技术。