1. 面向机器人运控和操作问题,设计与实现强化学习/模仿学习算法. 2. 在仿真环境中构建训练任务与 pipeline,并推进 sim2real 落地. 3. 推动算法在真实机器人上的部署、调试与性能优化. 4. 与硬件/系统团队协作,实现稳定可靠的闭环控制.

【我们希望你具备】 1. 计算机 / 机器人 / 自动化等相关背景. 2. 扎实的强化学习或控制基础,具备实际项目经验. 3. 熟悉 python,熟悉 pytorch / jax 等框架. 4. 熟悉 mujoco / isaac sim 等模拟器. 5. 熟悉常见强化学习算法(如 ppo 等),并有实际应用经验. 6. 了解机器人基础(运动学 / 动力学 / 控制). 【加分项】 1. 有人形机器人运控和机器人操作的经验. 2. 有 sim2real / online rl / 实机数据闭环经验. 3. 有端侧部署与推理优化经验(jetson / tensorrt 等). 4. 有顶会论文或开源项目经验. 【我们的工作方式】 1. 强调真实闭环: 2. 强工程导向: 3. 鼓励快速迭代: 4. 强协同: