职责描述： 1. 研发适用于多自由度机器人、双足、四足仿生机器人决策规划的深度强化学习算法； 2. 负责深度强化学习算法的模型开发、调试与实际机器人验证； 任职要求: 1. 熟悉learning-based control领域前沿进展； 2. 了解多自由度欠驱动机器人动力学； 3. 熟悉使用C++、Python等编程语言，熟悉pytorch/tensorflow等主流深度学习框架，了解ROS等框架； 4. 熟悉主流机器人仿真软件，如NVIDIA Isaac Sim、mujoco、raisim、gazebo、pybullet、vrep等； 5. 了解常用的深度强化学习算法(PPO、SAC、DQN、DDPG、A3C等)； 6、有应用于机器人的深度强化学习研究项目经历优先。