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强化学习运控算法工程师
强化学习运控算法工程师
发布于 11 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器人开发
机器人开发
Dqn
Ppo
强化学习
机器人运动控制
模仿学习
足式机器人
值不值得投
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
7 个在招 · 其中机器人开发 18 个
市场机会
选择适中
长沙 · 机器人开发 · 18 个在招
职位详情
关于这个职位
你将负责面向双臂、双足、四足机器人的强化学习与模仿学习运动控制算法研发，涵盖算法设计、仿真验证（Isaac Gym）与真机部署全流程
岗位需要既能复现前沿论文算法，也能结合实际场景优化机器人完成任务的成功率和灵活度，是连接研究与产业落地的核心算法岗
最低要求
控制科学与工程、机械电子工程、计算机等专业的硕士及以上学历
具备扎实的概率论、模式识别、统计学、最优化理论基础，掌握强化学习常用算法原理（Q-learning、DQN、PPO等）
具备三年以上机器人控制算法开发经验，对双臂机器人、腿足式机器人运动控制有深入了解，熟练使用Issac Gym仿真环境
有扎实的Python、C++编程基础，熟悉Linux系统，代码规范习惯良好
具有良好的文献调研和英文阅读能力，对热点应用、研究有一定敏感度
工作态度积极认真、责任心强，具有良好的团队合作意识
工作职责
负责主流的用于机器人上肢、双足、四足的强化学习、模仿学习运动控制算法开发、仿真验证与实机部署验证
负责设计基于强化学习的机器人控制程序框架，并能结合具体工作场景针对性地改良任务完成率和机器人灵活度，产生实际落地应用效果
负责规范数据采集、训练、部署、测试流程，负责必要强化学习、模仿学习搭载设备方案与选型
协助多机器人设备的测试，并协助测试问题的定位和修复
负责跟踪强化学习领域前沿技术方案，并针对不同算法框架有复现和验证能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
暂无明确优点
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
暂无内容
申请策略
暂无内容
面试指南
暂无内容
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