1.开展机械臂模仿学习算法的前沿研究，包括行为克隆、逆强化学习、生成对抗模仿学习、扩散策略等算法，设计并优化适用于机械臂任务的模仿学习模型。​

2.负责机械臂模仿学习数据的采集、标注与预处理，构建高质量的数据集，保障算法训练的有效性和准确性。​

3.实现机械臂模仿学习算法与机械臂硬件系统的对接，进行算法的部署与调试，解决实际运行中的技术难题，确保算法在机械臂上稳定高效运行。​

4.与机械设计、硬件开发、机器人控制等团队紧密协作，参与机械臂智能项目的需求分析，制定模仿学习算法的技术方案与开发计划。​

5.持续跟踪机械臂模仿学习领域的最新技术动态和研究成果，评估新技术在项目中的应用可行性，推动算法的迭代升级与创新。​

任职资格;

1.计算机科学与技术、机器人、自动化等相关专业，硕士及以上学历。​

2.熟悉模仿学习的基本理论与方法，对生成对抗模仿学习、扩散策略等主流模仿学习算法有深入理解，具备扎实的机器学习、深度学习理论基础。​

3.熟练使用Python、C/C++等编程语言，掌握TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，能独立完成算法的代码实现与调试。​

4.熟悉ROS，了解机械臂运动学、动力学原理，有机械臂控制或机器人算法开发经验者优先。​

5.具备良好的数学基础，熟练运用线性代数、概率论、优化理论等知识解决算法设计与实现中的问题。​

6.具有较强的创新能力、学习能力和团队协作精神，能适应快节奏的工作环境，对机器人技术充满热情。