主要职责：
1. 保持对人工智能、机器学习和机器人技术的最新进展的了解，并识别和探索新的研究方向和技术，以增强仿人机器人的能力。
2. 在仿人机器人领域进行前沿研究，开发和实施用于复杂环境中的感知、决策和控制的算法。
3. 与跨学科团队紧密合作，包括工程师、科学家和产品经理，并有效地向技术和非技术人员传达研究发现和技术洞察。
4. 支持业务，管理和领导从构思到完成的研究项目，确保及时交付和高质量的结果。
教育背景：
1. 候选人通常需要拥有计算机科学、电子工程、机械工程、自动化控制或其他相关领域的硕士学位。拥有跨学科背景的学生会更有优势。
2. 基础知识：扎实的数学基础，特别是概率论、统计学、线性代数和优化理论；同时需要掌握计算机科学的基本原理，包括算法和数据结构。
技术能力：
1. 编程能力：熟练掌握至少一种编程语言（如Python、C++），并能够使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）进行模型开发。
2. 机器学习/深度学习：熟悉机器学习的基本概念和技术，尤其是深度学习模型的设计、训练和评估。
3. 机器人技术：了解机器人操作系统（ROS）和机器人硬件接口，有能力进行传感器融合、路径规划和运动控制。
4. 计算机视觉：掌握图像处理和计算机视觉技术，能够开发用于检测和分类的视觉系统。
综合素质：
1. 研究能力：具备独立开展研究的能力，包括文献综述、实验设计、数据分析和结果解释。
2. 沟通能力：良好的书面和口头沟通技巧，能够清晰地表达研究思路，并撰写学术论文。
3. 团队合作：由于项目往往需要跨学科合作，因此需要具备良好的团队协作精神。
其他要求：
1. 创新思维：具备创新意识，能够提出新的想法或改进现有技术。
2. 持续学习：愿意持续学习新技术和新工具，跟上快速发展的科技领域。
3. 适应能力：能够适应快速变化的科研环境，并应对研究过程中出现的挑战。
实践经验：
1. 实习经历：有在相关领域内的公司或研究机构实习的经历将是一个加分项。
2. 项目经验：参与过相关的科研项目，特别是那些涉及实际工业应用的项目，会更加受到青睐。