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二、任職要求
1.擁有人工智能、機器學習、深度學習等相關領域的研究生或（優(yōu)秀本科生+豐富工作經(jīng)驗），有機器人深度強化學習研究的項目經(jīng)歷；

2.熟悉主流機器人仿真軟件，包括但不限于NVIDIA Isaac Sim, mujoco, raisim, gazebo, pybullet等；

3.熟悉DQN、PPO、SAC、DDPG、A3C等主流DRL算法，熟悉GAIL/AIRL等模仿學習算法。

4.掌握模型預測控制（MPC）、全身控制（WBC）等經(jīng)典運動控制方法，并能與強化學習結合。

5.熟悉域隨機化、動力學參數(shù)校準、魯棒性增強策略，解決Sim-to-Real仿真與現(xiàn)實差距問題

6.具備優(yōu)秀的編程能力申請者優(yōu)先，熟悉常見開發(fā)規(guī)范，熟悉git等開發(fā)工具；

7.富有創(chuàng)造力和探索精神，能夠在快速變化的環(huán)境中主動學習和適應新技術。
8.具備強化學習算法在足式機器人（四足/人形）上的落地經(jīng)驗，如步態(tài)控制、地形適應、載重平衡等，主導或參與完整Sim-to-Real流程，包括算法訓練、實物部署及穩(wěn)定性優(yōu)先； 初級15k—20K

中級20k—35K