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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优化，输出符合业务目标的轨迹规划结果；
3.完成技术文档编写任务；配合团队协作，推进项目高效执行。
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.精通DQN、PPO、DDPG等强化学习算法的原理、训练流程及调参技巧；
5.有兵棋对抗类算法研发经验者优先考虑；
6.至少熟练使用C++或Python其中一种编程语言，熟悉Pytorch或Tensorflow至少一种深度学习框架；
7.具备较强的主动性、自律性以及创业心态。
加分项：
1.熟悉常见的强化学习仿真环境，如airsim、afsim、mozi、jsbsim等；
2.了解现代联合作战、全域作战等典型作战场景，熟悉多军兵种协同推演开发环境，掌握推演引擎核心运算逻辑；
3.参与过算法类或机器人竞赛，例如Kaggle、ACM、ICPC、TopCoder、RoboMaster、RoboCon、兵棋推演赛事等；
4.在Github或其他开源社区拥有与岗位匹配的高质量项目成果。
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优化，输出符合业务目标的轨迹规划结果；
3.完成技术文档编写任务；配合团队协作，推进项目高效执行。
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.精通DQN、PPO、DDPG等强化学习算法的原理、训练流程及调参技巧；
5.有兵棋对抗类算法研发经验者优先考虑；
6.至少熟练使用C++或Python其中一种编程语言，熟悉Pytorch或Tensorflow至少一种深度学习框架；
7.具备较强的主动性、自律性以及创业心态。
加分项：
1.熟悉常见的强化学习仿真环境，如airsim、afsim、mozi、jsbsim等；
2.了解现代联合作战、全域作战等典型作战场景，熟悉多军兵种协同推演开发环境，掌握推演引擎核心运算逻辑；
3.参与过算法类或机器人竞赛，例如Kaggle、ACM、ICPC、TopCoder、RoboMaster、RoboCon、兵棋推演赛事等；
4.在Github或其他开源社区拥有与岗位匹配的高质量项目成果。
2026-06-06 12:37
IP属地：四川成都
职位福利
本科经验不限搜索算法规控算法多模态算法其他MATLAB优秀开源项目经历推荐算法C/C++ShellRAG微调强化学习参加算法相关竞赛/获奖Python
成都雨橙科技有限公司
天使轮 · 20-99人
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