深度强化学习算法工程师

岗位职责 1. 研发适用于多自由度机器人、四足仿生机器人决策规划的深度强化学习算法； 2. 负责深度强化学习算法的模型开发、调试与实际机器人验证； 3. 负责具身智能（Embodied AI）与运动控制领域的算法研究，探索强化学习（RL）、模仿学习（IL）和Transformer、Diffusion Policy、World Models等新型架构等在机器人运动控制的创新应用。 4. 针对运动控制，负责Sim-to-Real（虚实迁移）的落地，探索端到端（End-to-End）多模态融合的运动控制策略，提升机器人的环境适应能力。 任职要求 1. 熟悉learning-based control领域前沿进展； 2. 了解多自由度欠驱动机器人动力学； 3. 具备极强的代码实现能力（Python/C++），熟悉pytorch/tensorflow等主流深度学习框架，了解ROS等框架； 4. 熟悉主流机器人仿真软件，如NVIDIA Isaac Sim,Isacc Lab, mujoco, raisim, gazebo, pybullet, vrep等； 5.了解常用的深度强化学习算法（PPO、SAC、DQN、DDPG、A3C等）,并熟悉基础计算机视觉； 6.了解大模型（LLM/VLM）在具身智能中的应用。 7.有应用于机器人的深度强化学习研究项目成功落地经历； 猎头代招，浙江钱浪智能信息科技有限公司直签岗位