- 主要职责
1. 强化学习算法开发：
- 设计和实现先进的强化学习算法，用于人形机器人的行为决策、路径规划和任务执行。
- 优化算法性能，确保在实时环境中高效运行，同时满足精度和鲁棒性的要求。
2. 机器人行为策略优化：
- 结合人形机器人的具体应用场景，如家庭服务、工业协作等，开发和优化行为策略。
- 通过仿真和实际测试，验证和改进策略的有效性，提升机器人在复杂环境中的适应能力。
3. 多模态数据融合：
- 负责将视觉、听觉、触觉等多种传感器数据与强化学习算法相结合，实现更全面的环境感知和决策支持。
4. 系统集成与测试：
- 将强化学习模块与人形机器人的整体系统进行集成，确保与硬件、软件和传感器的无缝对接。
- 设计和执行测试流程，验证算法的性能和稳定性，确保在实际应用中的可靠性。
5. 技术研究与创新：
- 跟踪最新的强化学习技术动态，结合团队需求进行技术预研和创新。
- 参与相关技术论文的撰写和专利申请，提升团队在行业内的技术影响力。
- 职位要求
1. 教育背景：
- 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器人技术、自动化或相关专业。
2. 工作经验：
- 3年以上强化学习相关工作经验，有人形机器人或相关领域经验者优先。
3. 技术能力：
- 精通强化学习理论和算法，熟悉Q-learning、DQN、PPO等经典算法。
- 熟练掌握Python、C++等编程语言，具备良好的编码能力和代码质量意识。
- 熟悉深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch），能够高效实现强化学习算法。
- 了解机器人操作系统（ROS），有在ROS环境下开发和测试算法的经验者优先。
4. 其他要求：
- 具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够快速适应团队文化和工作节奏。
- 具备较强的问题解决能力，能够在复杂的技术环境中找到有效的解决方案。 - 英语读写能力良好，能够阅读和理解相关技术文献。