职位描述
深度学习图像算法多模态算法人工智能
岗位职责
• 负责机械臂操作场景的强化学习(RL)算法的设计、研发、调试与优化,重点聚焦真机场景下的强化学习算法落地,解决真机环境中的探索与利用、样本效率、鲁棒性等核心问题。
• 主导真机强化学习部署全流程,包括多传感器真机同步、实时推理优化,确保算法在真实硬件设备上高效、稳定运行,满足实际业务性能要求。
• 结合业务场景,构建真机强化学习环境,设计合理的奖励函数、状态空间与动作空间,打通数据飞轮流程,提升算法在真机场景的泛化能力和落地效果。
• 跟踪强化学习领域前沿技术,并结合真机部署需求进行技术调研与落地验证,持续提升算法性能与部署效率。
• 负责算法相关技术文档、测试报告的撰写,积累真机强化学习算法,部署与数据需求相关技术Know-how,推动团队技术能力提升。
任职要求
• 硕士及以上学历,计算机、电子信息、自动化、人工智能等相关专业,1-3年及以上强化学习算法研发与真机部署相关经验(有机器人真机场景落地经验者优先)。
• 精通强化学习核心算法,包括但不限于PPO、SAC、TD3等,深入理解算法原理与调优方法,能够根据真机场景特点选择并优化合适的算法。
• 具备扎实的真机强化学习部署能力,能解决真机部署中的延迟、算力适配、稳定性等问题。
• 熟悉机器人运动学、动力学相关知识,将其融入算法设计,解决机器人运动规划、轨迹优化、姿态控制等实际问题,确保机器人在各类场景下稳定、高效运行。
• 熟练掌握Python/C++编程语言,熟悉PyTorch深度学习框架,具备良好的代码功底和工程实践能力,能独立完成算法研发与部署代码编写。
• 了解常见硬件设备(夹爪,相机,各类传感器等)的特性,具备真机环境调试、问题定位与优化的实战经验。
• 加分项1:有强化学习算法在真机场景落地经验;熟悉机器人运动控制相关基础知识;在机器人会议(RSS,CoRL,ICRA,RAL,IROS)或者相关CV,ML会议/期刊有过以第一作者身份论文发表经历者优先。
• 加分项2:对视触觉融合操作/力控与触觉结合有独特理解或实机算法设计,落地经验。
• 负责机械臂操作场景的强化学习(RL)算法的设计、研发、调试与优化,重点聚焦真机场景下的强化学习算法落地,解决真机环境中的探索与利用、样本效率、鲁棒性等核心问题。
• 主导真机强化学习部署全流程,包括多传感器真机同步、实时推理优化,确保算法在真实硬件设备上高效、稳定运行,满足实际业务性能要求。
• 结合业务场景,构建真机强化学习环境,设计合理的奖励函数、状态空间与动作空间,打通数据飞轮流程,提升算法在真机场景的泛化能力和落地效果。
• 跟踪强化学习领域前沿技术,并结合真机部署需求进行技术调研与落地验证,持续提升算法性能与部署效率。
• 负责算法相关技术文档、测试报告的撰写,积累真机强化学习算法,部署与数据需求相关技术Know-how,推动团队技术能力提升。
任职要求
• 硕士及以上学历,计算机、电子信息、自动化、人工智能等相关专业,1-3年及以上强化学习算法研发与真机部署相关经验(有机器人真机场景落地经验者优先)。
• 精通强化学习核心算法,包括但不限于PPO、SAC、TD3等,深入理解算法原理与调优方法,能够根据真机场景特点选择并优化合适的算法。
• 具备扎实的真机强化学习部署能力,能解决真机部署中的延迟、算力适配、稳定性等问题。
• 熟悉机器人运动学、动力学相关知识,将其融入算法设计,解决机器人运动规划、轨迹优化、姿态控制等实际问题,确保机器人在各类场景下稳定、高效运行。
• 熟练掌握Python/C++编程语言,熟悉PyTorch深度学习框架,具备良好的代码功底和工程实践能力,能独立完成算法研发与部署代码编写。
• 了解常见硬件设备(夹爪,相机,各类传感器等)的特性,具备真机环境调试、问题定位与优化的实战经验。
• 加分项1:有强化学习算法在真机场景落地经验;熟悉机器人运动控制相关基础知识;在机器人会议(RSS,CoRL,ICRA,RAL,IROS)或者相关CV,ML会议/期刊有过以第一作者身份论文发表经历者优先。
• 加分项2:对视触觉融合操作/力控与触觉结合有独特理解或实机算法设计,落地经验。
展开该职位详情




