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崗位職責(zé):
面向深空探測任務(wù)中智能自主作業(yè)的重大需求，圍繞復(fù)雜未知環(huán)境與極端工況條件，開展人工智能與智能控制相關(guān)的理論、關(guān)鍵方法及系統(tǒng)驗(yàn)證研究，主要包括以下研究方向之一或若干方向：
1.深空環(huán)境感知與自主導(dǎo)航
（1）負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)多源傳感器（雷達(dá)、視覺、IMU等）融合算法，實(shí)現(xiàn)高魯棒性、高精度的深空SLAM與定位建圖；
（2）負(fù)責(zé)基于視覺/深度學(xué)習(xí)的環(huán)境理解、目標(biāo)檢測、場景分割等核心算法研究，支持深空作業(yè)環(huán)境的實(shí)時(shí)認(rèn)知；
2.具身智能控制
（1）負(fù)責(zé)開發(fā)面向深空機(jī)器人、機(jī)械臂或巡視器的自主規(guī)劃、決策與運(yùn)動控制算法；
（2）負(fù)責(zé)并應(yīng)用先進(jìn)的智能控制方法，包括但不限于強(qiáng)化學(xué)習(xí) (RL/DRL)、模型預(yù)測控制 (MPC)、深度模仿學(xué)習(xí)等，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的高效穩(wěn)定執(zhí)行；
（3）負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)多機(jī)器人、多機(jī)協(xié)同操作的策略、規(guī)劃和控制方法，提升集群任務(wù)的效率與可靠性；
3.大語言模型與智能體開發(fā)
（1）負(fù)責(zé)研究與落地大語言模型 (LLM) 和多模態(tài)模型在深空任務(wù)中的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)從自然語言指令到復(fù)雜任務(wù)規(guī)劃的端到端執(zhí)行鏈；
（2）深入研究并優(yōu)化大模型訓(xùn)練與部署技術(shù)，確保模型在資源受限的航天場景下的高效運(yùn)行；
4.樣機(jī)研制、系統(tǒng)集成與工程化
（1）負(fù)責(zé)深空機(jī)器人、智能載荷或控制系統(tǒng)的樣機(jī)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)集成與調(diào)試工作；
（2）構(gòu)建并維護(hù)軟硬件在環(huán) (HIL) 仿真驗(yàn)證環(huán)境，負(fù)責(zé)將核心算法部署到實(shí)時(shí)系統(tǒng)進(jìn)行性能驗(yàn)證與優(yōu)化；
（3）參與并承擔(dān)國家級重大科研項(xiàng)目、撰寫技術(shù)報(bào)告、申請知識產(chǎn)權(quán)和發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文。

任職要求:
1.學(xué)歷與專業(yè)背景
（1）碩士及以上學(xué)歷，博士優(yōu)先；
（2）控制科學(xué)與工程、人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、機(jī)器人、航空航天等相關(guān)專業(yè)；
2.核心技術(shù)能力
（1）具備扎實(shí)的C++/Python編程基礎(chǔ)，精通PyTorch/TensorFlow等主流深度學(xué)習(xí)框架；
（2）具備在SLAM/感知融合、DRL/MPC控制或大規(guī)模Transformer模型訓(xùn)練/微調(diào)等方向之一具有兩年以上的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)；
（3）熟悉并具備使用ROS、Gazebo、Isaac Sim等專業(yè)仿真或機(jī)器人平臺的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；
（4）熟悉單片機(jī)/嵌入式系統(tǒng)或?qū)崟r(shí)操作系統(tǒng)的開發(fā)流程，具備傳感器選型、電路調(diào)試、系統(tǒng)集成的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；
3.優(yōu)先條件
（1）有機(jī)器人、航天器、無人機(jī)等硬件樣機(jī)或工程項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
（2）在人工智能、機(jī)器人、和機(jī)電一體化等領(lǐng)域的頂級國際會議或頂級期刊發(fā)表過高水平學(xué)術(shù)論文。