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1、教育背景:计算机科学、人工智能、机器人学、控制工程等相关专业,本科及以上学历。2、算法基础:具备扎实的深度强化学习理论基础,熟练掌握PPO、SAC等主流算法原理,深入理解快速运动自适应、基于视觉/盲走的运动控制等前沿强化学习控制框架。3、控制与动力学:深入理解人形/双足机器人的运动学与动力学,熟悉刚体动力学建模、接触模型及状态估计。4、具身智能与多模态经验:熟悉Transformer架构,对具身智能前沿模型(如RT系列、Octo、OpenVLA、ALOHA等)有深入理解,有视觉-语言大模型微调或部署经验者优先。5、工程与仿真能力:精通Python/C++,熟练使用PyTorch。精通IsaacGym、IsaacSim、MuJoCo、RaiSim等至少一种高性能并行物理仿真引擎,具备编写定制化CUDA算子优化训练速度经验者优先。加分项:1、有真实全尺寸人形机器人强化学习算法真机部署经验,成功解决过虚实迁移差异导致的抖动、发散等实际工程问题。2、熟悉传统机器人全身控制算法(如模型预测控制、全身控制),并有将传统控制与强化学习结合的成功落地经验。3、在具身智能或机器人顶级会议/期刊(如CoRL、ICRA、IROS、RSS、NeurIPS、CVPR等)发表过人形控制、VLA、移动操作相关高水平论文。4、参与过开源具身智能大模型或强化学习控制框架的二次开发或源码贡献。
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