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【崗位職責(zé)】 1、算法創(chuàng)新與理論突破-設(shè)計面向復(fù)雜動態(tài)環(huán)境的強化學(xué)習(xí)算法，解決樣本效率低、探索-利用權(quán)衡、稀疏獎勵多目標(biāo)優(yōu)化等關(guān)鍵問題。探索基于模型（Model-based RL）、分層強化學(xué)習(xí)（HRL）、元強化學(xué)習(xí)逆強化學(xué)習(xí)（IRL）等前沿方（Meta-RL）、向的技術(shù)融合與改進。 2、結(jié)合大模型技術(shù)，研發(fā)語言驅(qū)動強化學(xué)習(xí)（Language-guided RL）、世界模型（World Models）等跨模態(tài)決策框架。大規(guī)模強化學(xué)習(xí)系統(tǒng)構(gòu)建-構(gòu)建分布式強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架，優(yōu)化并行采樣、離線強化學(xué)習(xí)（Offline RL）與在線學(xué)習(xí)的混合訓(xùn)練機制。開發(fā)高效仿真環(huán)境與智能體交互接口，支持高保真物理模擬、多智能體協(xié)同訓(xùn)練及超長序列決策任務(wù)。 3、了解自適應(yīng)獎勵函數(shù)與課程學(xué)習(xí)（Curriculum Learning）策略，加速智能體在復(fù)雜場景中的能力進化。 4、前沿探索與跨領(lǐng)域研究-研究多智能體強化學(xué)習(xí)（MARL）中的合作與競爭機制，解決非穩(wěn)態(tài)環(huán)境、信用分配、通信效率等挑戰(zhàn)。探索強化學(xué)習(xí)與神經(jīng)符號系統(tǒng)（Neuro-symbolic Al）、因果推理的結(jié)合提升決策的可解釋性與魯棒性。 5、推動強化學(xué)習(xí)（RL）在大規(guī)模、高維、稀疏獎勵環(huán)境中的技術(shù)落地，構(gòu)建具備自我進化能力的智能系統(tǒng)，賦能自主協(xié)同決策等核心業(yè)務(wù)場景。 【任職要求】 1、教育背景：計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、控制理論、自動化、運籌學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域碩/博士學(xué)歷。 2、技術(shù)能力：熟悉強化學(xué)習(xí)經(jīng)典算法（如DQN、PPOSAC、TD3）及最新進展，Gym、MuJoCo、ISSAC Sim等工具鏈。 3、對復(fù)雜系統(tǒng)建模與決策優(yōu)化有強烈熱情。 【加分項】 1、具備大規(guī)模分布式訓(xùn)練經(jīng)驗（Ray、RLlib等框架），熟悉離線強化學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)與仿真到真實（Sim2Real）遷移技術(shù)。 2、在算法層有深度實踐：稀疏獎勵優(yōu)化、多智能體協(xié)同、元學(xué)習(xí)與快速適應(yīng)。 3、發(fā)表過RL相關(guān)論文，或主導(dǎo)過開源RL項目者優(yōu)先。 4、熟悉PyTorch深度學(xué)習(xí)技術(shù)框架，具備從算法設(shè)計到工程落地的全流程能力。