岗位职责： 1、负责将动作捕捉数据，通过运动重定向技术适配到特定的人形机器人模型上。包括开发算法解决因骨骼结构、关节自由度差异导致的运动映射问题，并利用接触面积等信息优化重定向效果，确保动作自然且物理可行； 2、负责开发强化学习算法训练机器人的运动控制策略，重点优化动态平衡、地形适应及能耗效率，并通过模仿学习等技术利用动捕数据加速训练过程； 3、负责搭建高保真仿真环境（如Isaac Gym, MuJoCo），并解决Sim-to-Real差距问题； 4、了解跟踪强化学习在腿足式机器人领域的前沿技术，推动相关技术落地应用。 任职条件： 1、计算机或机器人等相关专业硕士及以上学历背景； 2、精通强化学习核心算法（如PPO, SAC, DDPG）和模仿学习/逆强化学习，有相关工程应用经历者优先； 3、具备一定的机器人学基础，包括动力学建模、运动规划、全身控制（WBC）和状态估计 4、熟悉Python和C 编程语言，熟悉主流的强化学习框架和机器人仿真环境（如MuJoCo、Isaac Gym），具有ROS经验者优先； 5、在相关领域有顶会顶刊论文发表者优先。