崗位職責:
1.開展機械臂模仿學習算法的前沿研究,包括行為克隆、逆強化學習、生成對抗模仿學習、擴散策略等算法,設(shè)計并優(yōu)化適用于機械臂任務(wù)的模仿學習模型。?
2.負責機械臂模仿學習數(shù)據(jù)的采集、標注與預處理,構(gòu)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集,保障算法訓練的有效性和準確性。?
3.實現(xiàn)機械臂模仿學習算法與機械臂硬件系統(tǒng)的對接,進行算法的部署與調(diào)試,解決實際運行中的技術(shù)難題,確保算法在機械臂上穩(wěn)定高效運行。?
4.與機械設(shè)計、硬件開發(fā)、機器人控制等團隊緊密協(xié)作,參與機械臂智能項目的需求分析,制定模仿學習算法的技術(shù)方案與開發(fā)計劃。?
5.持續(xù)跟蹤機械臂模仿學習領(lǐng)域的最新技術(shù)動態(tài)和研究成果,評估新技術(shù)在項目中的應(yīng)用可行性,推動算法的迭代升級與創(chuàng)新。?
任職資格;
1.計算機科學與技術(shù)、機器人、自動化等相關(guān)專業(yè),碩士及以上學歷。?
2.熟悉模仿學習的基本理論與方法,對生成對抗模仿學習、擴散策略等主流模仿學習算法有深入理解,具備扎實的機器學習、深度學習理論基礎(chǔ)。?
3.熟練使用Python、C/C++等編程語言,掌握TensorFlow、PyTorch等深度學習框架,能獨立完成算法的代碼實現(xiàn)與調(diào)試。?
4.熟悉ROS,了解機械臂運動學、動力學原理,有機械臂控制或機器人算法開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。?
5.具備良好的數(shù)學基礎(chǔ),熟練運用線性代數(shù)、概率論、優(yōu)化理論等知識解決算法設(shè)計與實現(xiàn)中的問題。?
6.具有較強的創(chuàng)新能力、學習能力和團隊協(xié)作精神,能適應(yīng)快節(jié)奏的工作環(huán)境,對機器人技術(shù)充滿熱情。