聚焦强化学习、步态控制及仿真核心技术栈，负责机器人算法研发、URDF建模、仿真训练与实物调优，实现算法从仿真到实物高效落地，优化运动性能。

1. 强化学习算法研发：用Python/C++基于DQN、PPO、SAC算法实现模型，依托TensorFlow/PyTorch搭建框架，优化参数与策略，提升模型收敛效率。
2. 步态规划与仿真建模：基于ROS与机器人动力学开发步态算法，用URDF完成机器人模型构建，通过Gazebo/PyBullet搭建仿真环境，开展步态训练与验证。
3. 仿真与实物联动调优：基于仿真数据优化模型及步态参数，联动硬件团队完成算法迁移，适配电机、舵机，确保仿真与实物性能一致。
4. 技术沉淀：输出算法、URDF建模及仿真调优文档，规范技术标准，支撑产品迭代

任职要求

硬性要求

1. 本科及以上学历，计算机、自动化、人工智能相关专业；1-3年相关项目经验，熟练掌握核心技术栈者优先，优秀应届生可酌情考虑。
2. 算法能力：精通强化学习核心算法，掌握机器学习理论，能独立完成算法建模、训练全流程。
3. 编程与工具：精通Python/C++、TensorFlow/PyTorch，熟练使用ROS系统（Melodic/Noetic优先），具备ROS开发能力。
4. 仿真与建模（硬性核心）：熟练掌握URDF建模，能独立操作Gazebo/PyBullet搭建仿真环境，具备仿真与实物数据对标经验。
5. 具备技术问题排查能力，能高效对接硬件团队推进项目落地。

加分项

1. 有ROS+URDF+强化学习+Gazebo/PyBullet技术栈项目落地经验。
2. 精通多关节机器人协调控制，能搭建复杂仿真场景并优化算法。
3. 掌握URDF模型优化及仿真效率提升技巧，了解MuJoCo者优先。