岗位职责：
1.研发适用于多自由度机器人、双足、四足仿生机器人决策规划的深度强化学习算法；
2.主导机器人运动控制技术路线规划，制定阶段性研发目标；
3.负责算法团队任务拆解与跨部门（机械/硬件/测试）协作；
4.主导技术方案评审与关键算法问题攻关；
任职要求：
1. 深入理解learning-based control技术体系，持续跟踪ICRA/RSS/CoRL等顶会前沿方法；
2.掌握多自由度欠驱动机器人动力学建模与分析能力，能推导拉格朗日方程或凯恩方程；
3.精通主流深度强化学习算法（PPO/SAC/DDPG等），具备从论文复现到工程改进的全流程经验；
4.熟练运用PyTorch/TensorFlow构建DRL模型，掌握奖励函数设计、课程学习等调优技巧；
5.具备C++/Python语言开发经验，熟悉ROS/ROS2框架下的模块化开发与实时通信；
6.具有MuJoCo/Isaac Sim等工具链的实战经验，能搭建高保真仿真环境并完成sim2real迁移；
7.至少参与过1个足式机器人运动控制完整项目，涉及步态生成、平衡控制、地形适应等核心模块；
8.具备传感器数据（IMU/力矩/视觉）与控制算法的闭环集成经验，熟悉实时控制系统的开发约束；