1.算法研发：设计并实现复杂动态场景的 RL / 模仿学习（IL）方案，覆盖机器人导航、控制、任务调度及数字孪生推演优化，提升系统泛化性与鲁棒性。 2.仿真体系：搭建高保真仿真环境（基于 MuJoCo/IsaacGym/ 自研），通过领域随机化、系统辨识缩小 Sim2Real 差距，完成算法大规模迭代验证。 3.工程落地：推动算法部署到边缘 / 嵌入式平台，完成模型量化、TensorRT 加速等优化，满足实时性与资源约束，联动感知、硬件团队实现全链路协同。 4.技术迭代：跟踪前沿 RL 算法（PPO/SAC/DDPG/Transformer-RL 等），结合空间智能场景（轨交、水利、应急）做定制化创新，输出技术方案与专利。 5.跨团队协作：与感知、仿真、硬件、产品团队联动，对齐技术指标，保障算法与业务场景深度适配，推动 300 + 数字化项目落地。

1.精通 RL 核心算法（PPO/SAC/DDPG 等）、模仿学习、多目标优化，能独立完成算法设计、训练与调优。 2.熟练掌握 Python/C++，精通 PyTorch/TensorFlow，具备 CUDA 加速开发与模型优化能力。 3.熟悉物理仿真引擎（MuJoCo/IsaacGym/Raisim）与 ROS/ROS2 框架，有 Sim2Real 工程化经验者优先。 4.具备三维重建、点云处理、数字孪生推演相关经验，或在 ICRA/IROS/CoRL 等顶会发表论文者优先。 5.硕士及以上，可招应届