算法类（研发）

Job description

• 负责机械臂/复合机器人的真机强化学习算法设计，融合视觉感知（目标/位姿）作为状态输入，构建从仿真训练到真机部署的完整流程，解决Sim2Real迁移问题
• 研发高效训练方案，优化样本效率，确保灵巧操作任务在有限时间内收敛到高成功率
• 搭建人机协作训练系统，利用遥操作、奖励设计、渐进式自主等策略降低真机训练成本 1. 2027届硕士及以上学历，计算机类、人工智能类、自动化类、电子信息类等相关专业 2. 211-双一流院校及以上优先 3. 熟悉协作机械臂的实际操作与底层接口，掌握正逆运动学求解及轨迹规划知识
• 具备机械臂/复合机器人真机强化学习项目经验，熟悉从仿真训练到真机策略部署的全流程，了解Sim2Real迁移的关键技术（域随机化、阻抗控制、自动重置等）
• 精通主流RL算法（SAC/PPO/TD3等），有面向机械臂灵巧操作的高样本效率训练实际调优经验
• 熟练使用PyTorch，具备并行仿真环境的搭建经验
• 良好的工程能力，熟悉Linux开发环境、ROS通信、GPU训练调度；具备计算机视觉基础（图像/点云处理、目标检测等），能将视觉信息与RL策略结合者加分
• 英语CET-6及以上