岗位职责： 1.负责机器人（如机械臂.足式机器人）在动态、复杂环境中的自主决策与运动控制算法研发。 2.应用并创新深度强化学习、模仿学习、分层强化学习等方法，解决机器人的导航.巡检.抓取等任务。 3.构建和优化高保真.高效率的机器人仿真环境（Isaac Gym/MuJoCo等），进行大规模并行训练与算法验证。 4.负责多传感器（视觉.激光雷达等）融合感知算法的开发，包括三维场景理解、SLAM建图、物体识别与位姿估计。 5.将训练成熟的算法模型进行工程化转换与部署，实现在真实机器人平台上的稳定运行

任职要求： 1.精通深度强化学习（DRL）、模仿学习（IL）、分层强化学习等前沿方法，具备扎实的理论基础和丰富的实战经验。 2.熟悉多传感器融合技术，精通三维视觉与SLAM，能熟练处理点云数据，完成物体位姿估计和场景重建。 3.熟练掌握至少一种主流机器人仿真工具，如 Isaac Gym、MuJoCo、PyBullet 等，能高效搭建训练与测试环境。 4.精通 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架，熟悉模型优化与部署工具链，如 TensorRT、ONNX。 5.熟练使用 ROS1/ROS2 机器人操作系统，具备 C++/Python 的扎实编程能力。 6.具备在动态环境中，利用 视觉-语言-动作模型 或相关先进技术，操控 机械狗/机械臂 完成 工业巡检.灵巧抓取 等复杂任务的完整落地经验。 7.具有优秀论文复现能力