机器人、计算机、人工智能、机器学习、应用数学等相关专业背景，理论功底深厚
掌握主流强化学习算法（如DQN、PPO、DDPG、SAC等），熟悉机器人操作快慢双系统设计理念（如VLM+VLA），掌握相关ACT/Diffusion Policy/RDT/Pi0等基础算法
在多模态模型、自监督学习、迁移学习、强化学习、知识蒸馏、CoT等方向具备SOTA项目经验或坚实知识基础
熟悉Mujoco、Pybullet、Isaac Sim/Gym等机器人仿真平台，熟悉Linux、ROS等操作系统
扎实的C++、Python编程能力，熟悉PyTorch、TensorFlow等主流机器学习框架，掌握规范的git工作流
具备较强的学习与研究能力，有创新的想法，乐于接受技术挑战
具备良好的英文读写能力，能够阅读和撰写英文技术文档和论文