一、教育背景
1. 学历与专业：硕士及以上学历（985 / 211），控制科学与工程、自动化、电气工程、计算机科学与技术、人工智能、机械工程（智能控制方向）等相关专业；博士学历在复杂系统控制、先进算法研究方向有成果者优先。

2.学业与研究基础：硕士期间研究方向聚焦智能控制（如模型预测控制、强化学习控制）、复杂系统优化等领域；博士在国际或国内知名学术期刊、会议上发表过强化学习或控制相关论文者，或有智能控制方向发明专利（已授权）者优先。

二、专业技能
1. 核心算法与技术能力
先进控制算法：精通模型预测控制（MPC）、自适应控制、鲁棒控制、强化学习（DQN、PPO 等）、模糊神经网络控制等算法，能针对非线性、时变、多约束的复杂工业系统（如流程工业生产线、智能装备）设计控制方案；可独立完成算法数学建模、稳定性分析与收敛性验证。

机器学习与深度学习：熟练使用 PyTorch/TensorFlow 搭建深度控制模型（如基于 Transformer 的时序控制模型、基于 CNN 的视觉引导控制模型），能结合强化学习实现动态环境下的控制策略优化（如柔性制造系统的自适应调度）；掌握迁移学习、小样本学习技术，解决工业场景数据稀缺问题。

2. 开发能力
熟练使用 Python进行强化学习算法原型开发。

三、工作经验
1. 经验要求：硕士需1年及以上智能控制算法开发经验，博士需1年及以上相关经验。

四、能力素质
1. 技术攻坚与创新：能独立解决复杂控制难题，具备算法创新能力。

工作地点：合肥