学科要求：
计算机科学、人工智能、机器学习等专业。深入理解强化学习理论，在处理奖励稀疏问题上有创新性研究成果，熟悉多种深度强化学习算法架构。具备将仿真环境策略迁移至现实场景的实战经验，能够搭建高效训练框架，提升机器人训练效率与适应性。
岗位职责：
1、负责搭建机器人强化学习仿真训练平台，开发基于学习的双足人形机器人控制策略，并与传统控制方案互补，提升机器人整体控制效果；
2、负责算法策略的训练和移植部署，实现算法sim2real在机器人物理样机上的落地应用；
3、持续跟踪和实践相关领域的国内外前沿研究成果。
岗位要求：
1、拥有人工智能、机器学习、深度学习等相关领域的博士，有机器人深度强化学习研究的项目经历；
2、具有强化学习相关项目或研究经验，熟悉常用的机器人仿真平台，如： Mujoco, Pybullet, Gazebo等，了解常用的深度强化学习算法（PPO、SAC、DQN、DDPG、A3C）熟悉linux/ROS操作系统；
3、熟练使用TensorFlow、Pytorch等深度学习框架，熟悉各类强化学习算法和开源库；
4、 具备优秀的编程能力申请者优先，熟悉常见开发规范，熟悉git等开发工具；
5、富有创造力和探索精神，能够在快速变化的环境中主动学习和适应新技术；
6、具有良好的团队合作意识，具有较强的沟通表达能力, 工作积极进取主动、细致、责任心强，有钻研精神。
广州市番禺区大龙街旧村西路3号之七
广州里工实业有限公司是行业领先的具身智能机器人和智能制造解决方案提供商，专门从事人形机器人、复合机器人和 IoT 工业软件的研发、制造和商业化。里工是国家级专精特新“小巨人”企业和国家工信部2024智造系统解决方案“揭榜挂帅”单位，拥有四十年精密制造技术积累和十年人工智能与工业机器人能力沉淀，里工的机器人产品和智能制造方案已在航天航空、实验室自动化、离散型制造等多个行业批量应用。
里工的使命是加速世界向数智化的转变，助力工业制造和实验室实现智能化 升级和数字化转型。我们致力于优化生产与实验流程，提升效率，为打造一个更智能 、更高效 、更可持续的智能未来贡献力量。
