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岗位职责： 1. 开展深度强化学习控制算法的研究与开发，应用于机器人行走运动对抗、飞行器控制等场景中的自主策略学习任务。 2. 构建并优化强化学习智能体，涵盖模仿学习、迁移学习、强化学习及自监督学习等方法，提升智能体在感知与决策上的自主性、学习效率与泛化性能。 3. 在仿真平台与真实硬件系统中协同开展测试与迭代，持续改进机器人或智能体的控制策略与算法表现。 4. 改进强化学习训练架构，加快策略收敛速度，增强模型稳定性与可解释性。 5. 参与团队技术研讨，编写相关技术文档，并推进研究成果向实际产品的转化与应用。 岗位要求： 1. 教育背景：计算机科学、人工智能、机器学习、机器人学或相关专业博士学历，优先考虑国内外高水平院校毕业者。 2. 研究能力：在深度强化学习、机器人/飞行器控制、模仿学习或多智能体系统等领域具有扎实研究基础，曾在NeurlPS、CORL等顶级会议或期刊发表过论文。 3. 编程技能：熟练掌握Python，精通PyTorch等主流深度学习框架，了解常用强化学习工具库。 4. 理论基础：深入理解强化学习核心理论（如DQN、PPO），熟悉策略梯度、模型学习等相关技术方法。 5. 实践经验：具备在仿真环境中进行算法开发与训练的经历，或拥有真实机器人系统的调试与部署经验。 6. 工程素养：了解高性能计算机制，掌握并行化与分布式训练技术，具备大规模强化学习项目落地实施经验。 7. 项目经历：有机器人、具身智能、自动驾驶、飞行器等相关方向开源项目经验者优先考虑。 8. 创新意识：持续关注强化学习与机器人领域的前沿进展，具备将先进研究成果融入实际工程问题的能力。

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