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一、教育背景
1. 學(xué)歷與專業(yè)：碩士及以上學(xué)歷（985 / 211），控制科學(xué)與工程、自動(dòng)化、電氣工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、人工智能、機(jī)械工程（智能控制方向）等相關(guān)專業(yè)；博士學(xué)歷在復(fù)雜系統(tǒng)控制、先進(jìn)算法研究方向有成果者優(yōu)先。

2.學(xué)業(yè)與研究基礎(chǔ)：碩士期間研究方向聚焦智能控制（如模型預(yù)測(cè)控制、強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制）、復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化等領(lǐng)域；博士在國際或國內(nèi)知名學(xué)術(shù)期刊、會(huì)議上發(fā)表過強(qiáng)化學(xué)習(xí)或控制相關(guān)論文者，或有智能控制方向發(fā)明專利（已授權(quán)）者優(yōu)先。

二、專業(yè)技能
1. 核心算法與技術(shù)能力
先進(jìn)控制算法：精通模型預(yù)測(cè)控制（MPC）、自適應(yīng)控制、魯棒控制、強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DQN、PPO 等）、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等算法，能針對(duì)非線性、時(shí)變、多約束的復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)（如流程工業(yè)生產(chǎn)線、智能裝備）設(shè)計(jì)控制方案；可獨(dú)立完成算法數(shù)學(xué)建模、穩(wěn)定性分析與收斂性驗(yàn)證。

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)：熟練使用 PyTorch/TensorFlow 搭建深度控制模型（如基于 Transformer 的時(shí)序控制模型、基于 CNN 的視覺引導(dǎo)控制模型），能結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)環(huán)境下的控制策略優(yōu)化（如柔性制造系統(tǒng)的自適應(yīng)調(diào)度）；掌握遷移學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，解決工業(yè)場(chǎng)景數(shù)據(jù)稀缺問題。

2. 開發(fā)能力
熟練使用 Python進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法原型開發(fā)。

三、工作經(jīng)驗(yàn)
1. 經(jīng)驗(yàn)要求：碩士需1年及以上智能控制算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，博士需1年及以上相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。

四、能力素質(zhì)
1. 技術(shù)攻堅(jiān)與創(chuàng)新：能獨(dú)立解決復(fù)雜控制難題，具備算法創(chuàng)新能力。

工作地點(diǎn)：合肥