1、负责机器人上肢、双足、四足的强化学习、模仿学习运动控制算法开发、仿真验证与实机部署验证； 2、负责设计基于强化学习的机器人控制程序框架，并能结合具体工作场景针对性地改良任务完成率和机器人灵活度，产生实际落地应用效果； 3、负责规范数据采集、训练、部署、测试流程，负责强化学习、模仿学习搭载设备方案与选型； 4、协助多机器人设备的测试，并协助测试问题的定位和修复； 5、负责跟踪强化学习领域前沿技术方案，并针对不同算法框架有复现和验证能力。

1、硕士及以上学历，计算机、自动化、机器人等相关专业； 2、具备扎实的概率论、模式识别、统计学、最优化理论基础，掌握强化学习常用算法原理（Q-learning、DQN、PPO等）； 3、具备3年以上机器人控制算法开发经验，对双臂机器人、腿足式机器人运动控制有深入了解，熟练使用Issac Gym仿真环境； 4、有扎实的Python、C++编程基础，熟悉Linux系统，代码规范习惯良好；具有良好的文献调研和英文阅读能力，对热点应用、研究有一定敏感度； 5、工作态度积极认真、责任心强，具有良好的团队合作意识等。