机械臂抓取任务强化学习工程师（实习）

任职要求: 1、硕士及以上学历（海外知名高校优先），机器人、计算机、人工智能、机器学习、应用数学等相关专业，具备扎实的理论基础和数学功底，具备突出的学习与科研能力； 2、熟悉计算机视觉相关知识，有利用视觉、触觉或力控信息实现机械臂抓取或物体操作的实际经验者优先； 3、具备强化学习方向的研究项目经历，熟练使用Mujoco、Pybullet、IsaacGym等机器人仿真环境，掌握Linux、ROS等系统操作； 4、掌握DQN、PPO、DDPG、SAC等主流强化学习算法，熟悉Pytorch、TensorFlow等深度学习框架，具备端到端强化学习实践经历者优先； 5、了解GGCNN、GQCNN、DOPE、GPD等方法的实现机制，并有实际应用与调优经验者优先； 6、具备良好的C++和Python编程能力； 7、有灵巧手应用背景，或参与过触觉传感器开发与使用项目者优先； 职位描述: 1、开展基于机器学习的机械臂抓取与操作任务的算法研发； 2、对机械臂抓取任务流程进行分解设计，并正向支持机械臂本体结构参数的优化与改进； 3、持续关注国内外机械臂端到端作业领域的最新研究进展，完成前沿算法的复现与验证。