1、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；
2、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；
3、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；
4、协助多机器人设备的测试，并协助测试问题的定位和修复；
5、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；

任职要求：

1、控制科学与工程、机械电子工程、计算机。自动化、机器人等专业的硕士及以上学历。
2、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）；
3、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；
4、有扎实的Python、C++编程基础，熟悉Linux系统，代码规范习惯良好；
5、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；
6、工作态度积极认真、责任心强，具有良好的团队合作意识。