算法工程师

岗位职责
1. 算法设计与开发
• 负责设计和实现强化学习算法，用于机器人抓取（grasping）任务的优化。
• 针对机器人抓取任务，设计任务目标与奖励机制，并部署强化学习算法进行大规模并行训练。
2. 仿真与测试
• 构建机器人大规模并行仿真环境，用于算法的测试和验证。
• 在仿真环境中对强化学习算法进行测试和优化，确保算法的稳定性和有效性。
3. 技术研究与创新
• 跟踪具身智能和强化学习领域的最新研究进展，复现最新研究成果的算法框架。
• 开展机器人运动控制与操作相关的强化学习前沿技术研究，探索新的算法和方法。
4. 项目协作与落地
• 与机器人硬件工程师、软件工程师等团队成员协作，将强化学习算法部署到实际机器人平台上。
• 推动强化学习算法在具身智能大模型等方向的落地应用，加速算法从理论到实践的转化。
5. 数据处理与分析
• 收集和处理机器人抓取任务的相关数据，用于算法的训练和优化。
• 分析实验数据，评估算法性能，提出改进方案。
任职要求
1. 教育背景
• 计算机、自动化、机器人控制等相关领域专业的硕士及以上学历。
2. 专业技能
• 熟悉主流强化学习算法，如 PPO、SAC、DDPG 等。
• 具备扎实的深度学习、强化学习、机器人运动学与动力学、自动控制原理等相关领域知识基础。
• 熟练掌握 Python 或 C++ 编程语言，熟悉 Linux/ROS 操作系统。
• 熟悉至少一种主流机器人仿真环境或框架，如 IsaacGym/Sim、Gazebo、MuJoCo 等。
3. 项目经验
• 具备机器人控制相关的强化学习项目经验。
• 有机器人抓取相关项目落地经验者优先。
4. 学术成果
• 在 RSS、CoRL、ICRA、IROS 机器人会议上或 CVPR、NeurIPS、ICLR 等人工智能会议有发表记录者优先。
5. 其他能力
• 具备良好的沟通协作能力、问题分析与解决能力、快速学习能力、自驱力、创新精神等。
• 具备良好的英文阅读与写作能力。