规控系统工程师（足式机器人强化学习算法）

1、负责双足、四足机器人的强化学习/模仿学习算法的研发和调试，确保算法的高效性和稳定性； 2、在自研机器人平台上进行训练模型的部署与调试，深入分析并解决sim2real GAP问题，确保模拟环境与真实环境之间的有效转化； 3、跟踪人形机器人强化学习的前沿研究方向，参与相关算法的验证与评估，推动技术的持续创新与应用； 4、跨团队协作：与感知、硬件等相关团队紧密合作，参与机器人系统的级联调试与问题攻关，推动技术闭环的落地实施，确保项目的顺利推进 【任职要求】 1、本科及以上学历，自动化、机器人学、控制理论、计算机科学、机械电子、数学等相关专业，扎实的数学基础； 2、精通C++/Python ，具备ROS开发经验，熟悉pytorch/tensorflow等主流深度学习框架 3、熟悉Isaac Sim， Isaac gym，mujoco，gazebo等仿真平台； 4、具有强化学习相关项目或研究1年以上经验，熟悉IsaacLab，mujoco playground等各类强化学习开源库 5、熟悉PPO、SAC、DQN、DDPG、A3C等强化学习算法，以及AMP，GAIL，Deepmimic等算法； 6、热爱机器人行业，发表过顶级期刊/会议论文或具备人形/四足机器人等复杂系统开发经验者优先。 7、熟悉多智能体协作、多智能体对抗者优先；