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一、職位描述
機器人智能決策系統(tǒng)的核心算法工程師，負責開發(fā)從感知到行動的全鏈路決策框架。通過融合強化學習、規(guī)劃算法與知識推理技術，實現(xiàn)機器人在復雜動態(tài)環(huán)境中的自主決策與長周期任務執(zhí)行。核心方向包括但不限于：實時決策引擎開發(fā)、多目標優(yōu)化、不確定性處理、人機協(xié)作決策及可解釋性決策系統(tǒng)設計。
二、核心職責
1.設計并優(yōu)化基于機器學習的決策模型（如POMDP、DeepRL、分層強化學習），解決機器人任務規(guī)劃、路徑優(yōu)化、資源分配等關鍵問題
2.開發(fā)多模態(tài)決策輸入處理模塊，整合視覺、語音、激光雷達等傳感器數(shù)據(jù)形成狀態(tài)表征
3.構建決策系統(tǒng)仿真測試平臺，設計對抗性場景驗證決策魯棒性
4.針對嵌入式系統(tǒng)優(yōu)化決策算法（模型壓縮、稀疏計算、異構計算加速）
5.與感知、控制團隊協(xié)同，建立決策-行動的閉環(huán)驗證機制
三、技術要求
1、精通決策理論（馬爾可夫決策過程、博弈論、多智能體系統(tǒng)）
2、 熟練掌握至少一種決策算法框架（Ray/RLlib、StableBaselines3、Mujoco）
3、 具備扎實的運籌學基礎（線性/非線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、組合優(yōu)化）
4、在以下領域有實戰(zhàn)經(jīng)驗（至少兩項）：
（1）強化學習在機器人控制中的應用（如機械臂抓取、移動機器人導航）
（2）實時任務規(guī)劃算法（HTN、STRIPS、AnswerSetProgramming）
（3）不確定性環(huán)境下的決策（貝葉斯推理、魯棒優(yōu)化、風險敏感決策）
（4）人機協(xié)作決策框架設計（共享控制、意圖識別、可解釋AI）
4、 熟悉機器人中間件（ROS/ROS2、Webots、Gazebo）及決策系統(tǒng)部署流程
6、具備算法加速經(jīng)驗（CUDA編程、OpenVINO優(yōu)化、決策樹量化）
四、加分項
1、有完整機器人決策系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗（從仿真到真實場景部署）
2、熟悉認知架構（如SOAR、ACT-R）或神經(jīng)符號系統(tǒng)設計
3、參與過開源決策框架開發(fā)（如OpenAIGym、PyBullet）