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崗位職責
?負責具身智能中強化學習核心算法的設(shè)計、開發(fā)與優(yōu)化，重點聚焦真機強化學習、帶力控的強化學習場景，熟練應用PPO、SAC等主流強化學習算法，助力算法在真實機器人場景中穩(wěn)定落地。
?負責強化學習算法落地開發(fā)（包含 reward 設(shè)計、策略訓練、超參調(diào)優(yōu)與性能邊界評估），攻克真機訓練穩(wěn)定性、強化學習迭代效率和成功率提高等關(guān)鍵技術(shù)難題，確保機器人在相關(guān)任務中動作精準、魯棒。
?負責基于 Isaac Sim等仿真平臺的強化學習仿真環(huán)境搭建。
?負責推動強化學習算法從仿真環(huán)境到真實物理環(huán)境（sim2real）的高效遷移落地。
?基于 ROS（Robot Operating System）完成強化學習算法與機器人硬件（含力控模塊）的集成部署，搭建真機強化學習測試環(huán)境，與團隊協(xié)同排查算法與軟硬件交互過程中的問題。
?利用 PyTorch/TensorFlow 等深度學習框架構(gòu)建、訓練和評估強化學習模型，處理算法所需的多源傳感器數(shù)據(jù)（視覺、力覺、觸覺等），優(yōu)化數(shù)據(jù)預處理流程，提升模型在真機力控場景下的泛化能力與魯棒性。
?參與強化學習實驗方案設(shè)計與執(zhí)行，重點針對真機訓練、力控交互等場景制定測試計劃，記錄實驗數(shù)據(jù)，分析訓練效果與力控性能，撰寫技術(shù)文檔，推動算法迭代優(yōu)化。
崗位要求
1.學歷背景：本科及以上學歷，計算機/自動化/機器人工程/電子信息工程/人工智能/控制工程等相關(guān)專業(yè)，研究生優(yōu)先；
2.核心經(jīng)驗：具備真實機器人強化學習開發(fā)經(jīng)驗（如參與過真機強化學習項目、帶力控模塊的機器人強化學習開發(fā)、協(xié)作型工業(yè)機械臂/人形機器人強化學習真機部署調(diào)試等），熟悉機器人硬件結(jié)構(gòu)，有過強化學習算法在實體機器人（含力控組件）上落地及sim2real（仿真到真機遷移）技術(shù)攻關(guān)或落地經(jīng)歷者優(yōu)先。
3.算法能力：
(1) 精通強化學習核心原理與主流算法（PPO、SAC、DDPG、TD3、TRPO），深入理解sim2real關(guān)鍵技術(shù)（如域適應、動力學建模校準、仿真環(huán)境建模優(yōu)化等）；
(2) 掌握強化學習獎勵函數(shù)設(shè)計、優(yōu)化；
(3) 掌握機器人運動學、動力學基礎(chǔ)，能獨立完成和機器人學相關(guān)的強化學習子模塊的開發(fā)與調(diào)試。
4.工具技能：
(1) 熟練使用 PyTorch/TensorFlow 等深度學習框架，具備強化學習模型構(gòu)建、訓練、調(diào)優(yōu)經(jīng)驗，熟悉主流強化學習工具包（如 Stable Baselines3、RLlib、Spinning Up 等）；
(2) 熟練使用 Isaac Sim 等仿真平臺，能自定義模型與傳感器插件；
(3) 精通 ROS（ROS1/ROS2 均可，ROS2 優(yōu)先），能獨立完成強化學習相關(guān) ROS 節(jié)點編寫、話題/服務通信、功能包開發(fā)與調(diào)試，熟悉 gazebo/moveit 等仿真工具，具備仿真到真機遷移的工程經(jīng)驗；
(4) 具備扎實的編程基礎(chǔ)，熟練掌握 Python/C++，了解 Linux 操作系統(tǒng)常用命令與開發(fā)環(huán)境，具備良好的代碼開發(fā)、調(diào)試能力，能高效處理力控傳感器數(shù)據(jù)與強化學習訓練數(shù)據(jù)。
5.綜合素質(zhì)：
(1) 學習能力強，對真機強化學習、力控強化學習領(lǐng)域有濃厚興趣，能快速接受新技術(shù)、新工具，跟進強化學習領(lǐng)域前沿進展；
(2) 具備優(yōu)秀的問題分析與解決能力，針對真機訓練不穩(wěn)定、成功率低等技術(shù)難題，能主動查閱資料、探索解決方案；
(3) 有責任心，工作認真細致，具備良好的團隊協(xié)作意識與溝通能力，能清晰表達技術(shù)思路與項目進展；
(4) 具備領(lǐng)導力、抗壓能力，結(jié)果導向，可適應因真機測試、項目交付所需的出差。