1、教育背景：计算机科学、机器人学、自动化、人工智能等相关专业，本科及以上学历；2、算法基础：具备扎实的深度学习（DeepLearning）和强化学习理论基础，深刻理解并能熟练应用主流RL算法（如PPO,SAC,DDPG,TD3等）；3、编程能力：具备优秀的编程能力，精通Python和C/C++，熟练使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架；4、仿真经验：熟练使用至少一种主流物理仿真引擎（如IsaacGym,MuJoCo,RaiSim,PyBullet等），有大规模并行训练经验者优先；5、机器人基础：熟悉机器人运动学与动力学基础知识，了解常见的刚体动力学建模方法，熟悉机械臂运动学（正逆解）及轨迹规划者优先；6、综合素质：具备良好的英文文献阅读能力、逻辑分析能力和团队协作精神，对机器人技术有强烈的热情。加分项（PreferredQualifications）：1、有真实的四足/双足/轮足机器人或复合机器人（移动底盘+机械臂）强化学习算法部署与调试经验者优先；2、熟悉传统机器人控制算法，如模型预测控制（MPC）、全身控制（WBC），并有将强化学习与传统控制相结合经验者优先；3、在机器人或人工智能领域顶级会议/期刊（如ICRA,IROS,RSS,NeurIPS,ICML,CVPR等）发表过相关高水平论文者优先；4、有开源机器人强化学习项目贡献经验，或在相关技术竞赛中取得优异成绩者优先。

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