岗位职责
1. 研发适用于多自由度机器人（如双足、四足、轮足机器人等）的深度强化学习算法；
2. 研究多模态学习方法，结合视觉、触觉、力反馈提升机器人决策能力；
3. 设计并实现智能体在复杂环境中稳定运动、平衡控制和避障等任务的策略；
3. 搭建并维护机器人强化学习仿真训练平台，推动算法从仿真到真实物理机器人（Sim2Real）的有效迁移；
4. 负责深度强化学习算法的复现、模型开发、调试与真机部署；
5. 开发自动化部署工具，支持算法在实际机器人平台上的快速迭代；
6. 撰写并维护相关的技术文档，参与团队内部技术交流与协作。
任职需求
1. 硕士及以上学历，特别优秀者可放宽至本科，具备扎实的机器人运动学、动力学基础；
2. 熟悉ROS/ROS2系统结构和工作机制，具备C++和Python中的一种或多种编程能力；
3. 熟悉机器人仿真软件，如 Mujoco、Gazebo、NVIDIA Isaac、Bullet 等；
4. 掌握常见深度强化学习算法（如 DQN、DDPG、A3C、PPO 等）的理论与应用；
5. 熟悉至少一种深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow），具备实际项目开发经验；
6. 了解Sim2Real关键技术，如电机建模、通信延迟、传感器噪声建模与感知仿真；
7. 对机器人和AI强化学习有浓厚兴趣，乐于探索、沟通与动手能力强、自主学习能力强。