成都·武侯区
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职责描述：
1. 开展强化学习与动态规划类算法的研究工作，能结合实际应用场景完成算法选型及模型构建；
2. 基于深度学习框架进行模型训练与调优，输出符合实际需求的轨迹规划结果；
3. 完成相关技术文档的编写任务；
4. 协同团队成员推进项目进展，高效完成协作性工作任务。
任职要求：
1. 物理、数学统计、计算机、人工智能或相关专业背景，硕士应届毕业生或博士在读；
2. 熟悉主流AI技术方向，如强化学习、深度学习等，具备一定的项目实践经历；
3. 掌握蒙特卡罗方法、动态规划、马尔科夫决策过程等强化学习基础理论；
4. 理解DQN、PPO、DDPG等典型强化学习算法的核心原理，并具备训练与优化经验；
5. 有兵棋推演类对抗性算法研发经历者优先考虑；
6. 至少精通C++或Python其中一门语言，熟悉Pytorch、Tensorflow、飞桨至少一种深度学习框架；
7. 具备较强的自主驱动力、自律能力以及创业心态。
加分项：
1. 熟悉常见的强化学习仿真环境，如airsim、afsim、mozi、jsbsim等；
2. 理解现代联合作战、全域作战业务背景，了解多军兵种协同作战开发场景，掌握推演引擎的运算机制与规则逻辑；
3. 参与过算法类或机器人竞赛，例如Kaggle、ACM、ICPC、TopCoder、RoboMaster、RoboCon、兵棋推演大赛等；
4. 在Github或其他开源社区拥有与岗位高度相关的高质量项目成果。
1. 开展强化学习与动态规划类算法的研究工作，能结合实际应用场景完成算法选型及模型构建；
2. 基于深度学习框架进行模型训练与调优，输出符合实际需求的轨迹规划结果；
3. 完成相关技术文档的编写任务；
4. 协同团队成员推进项目进展，高效完成协作性工作任务。
任职要求：
1. 物理、数学统计、计算机、人工智能或相关专业背景，硕士应届毕业生或博士在读；
2. 熟悉主流AI技术方向，如强化学习、深度学习等，具备一定的项目实践经历；
3. 掌握蒙特卡罗方法、动态规划、马尔科夫决策过程等强化学习基础理论；
4. 理解DQN、PPO、DDPG等典型强化学习算法的核心原理，并具备训练与优化经验；
5. 有兵棋推演类对抗性算法研发经历者优先考虑；
6. 至少精通C++或Python其中一门语言，熟悉Pytorch、Tensorflow、飞桨至少一种深度学习框架；
7. 具备较强的自主驱动力、自律能力以及创业心态。
加分项：
1. 熟悉常见的强化学习仿真环境，如airsim、afsim、mozi、jsbsim等；
2. 理解现代联合作战、全域作战业务背景，了解多军兵种协同作战开发场景，掌握推演引擎的运算机制与规则逻辑；
3. 参与过算法类或机器人竞赛，例如Kaggle、ACM、ICPC、TopCoder、RoboMaster、RoboCon、兵棋推演大赛等；
4. 在Github或其他开源社区拥有与岗位高度相关的高质量项目成果。
2026-06-24 12:38
IP属地：四川成都
职位福利
本科3-5年游戏深度学习算法Python
成都雨橙科技有限公司
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