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AI+學習工程師： 職責：應用AI/ML技術解決復雜問題，如：裝配策略學習、異常檢測、任務自主決策優(yōu)化、預測性維護、人機協(xié)作意圖理解。 技能：精通深度學習、強化學習、機器學習算法框架（PyTorch, TensorFlow）。 詳細要求： 決策與規(guī)劃算法工程師（AI+學習方向）： ??崗位職責： 1. ??AI驅(qū)動的決策與規(guī)劃?? · 應用深度學習（DL）、強化學習（RL）等技術，優(yōu)化機器人在復雜場景下的自主決策能力（如裝配策略學習、任務規(guī)劃優(yōu)化）。 · 研究并實現(xiàn)基于學習的運動規(guī)劃算法（如模仿學習、逆強化學習），提升機器人對動態(tài)環(huán)境的適應性。 2. ??異常檢測與預測性維護?? · 開發(fā)基于時序數(shù)據(jù)（傳感器/日志）的異常檢測模型（如LSTM-Autoencoder、GAN），實現(xiàn)機器人系統(tǒng)的故障預警與健康管理。 · 結合強化學習或貝葉斯方法，優(yōu)化預測性維護策略，降低停機風險。 3. 人機協(xié)作與意圖理解?? · 設計多模態(tài)（視覺、語音、力覺）意圖識別算法，提升機器人在協(xié)作場景中的交互安全性（如工業(yè)人機協(xié)作裝配）。 · 研究人類行為預測模型（如Transformer、GNN），優(yōu)化機器人實時響應策略。 4. ??算法落地與優(yōu)化?? · 將AI模型部署至邊緣設備（如Jetson、FPGA），優(yōu)化推理速度與資源占用（TensorRT、ONNX）。 · 構建仿真環(huán)境（PyBullet、Isaac Sim）并設計Benchmark，加速算法迭代。 ??任職要求： 1. ??基本要求 · 碩士及以上學歷，人工智能、計算機、軟件、信息處理、模式識別、電子信息等等相關專業(yè)。在企業(yè)參與項目三年以上，能夠有研發(fā)項目帶隊能力。 2. ??AI/ML核心技術?? · 精通深度學習（CNN/RNN/Transformer）、強化學習（PPO、SAC、DQN）及經(jīng)典機器學習算法（SVM、隨機森林）。 · 掌握概率圖模型（PGM）或貝葉斯優(yōu)化（BO）用于不確定性決策。 · 熟悉多智能體強化學習（MARL）、元學習（Meta-Learning）或模仿學習（IL）優(yōu)先。 · 熟練使用PyTorch/TensorFlow框架，掌握模型訓練、調(diào)參及分布式訓練技巧（如DDP）。 3. 機器人相關經(jīng)驗?? · 熟悉機器人任務規(guī)劃（如POMDP、Hierarchical RL）或運動規(guī)劃（如RL-based RRT*）。 · 了解機器人感知-決策-控制閉環(huán)系統(tǒng)（ROS/ROS2經(jīng)驗優(yōu)先）。 · 有工業(yè)機器人、服務機器人或自動駕駛決策系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗優(yōu)先。 4. 數(shù)據(jù)處理與優(yōu)化?? · 具備時序數(shù)據(jù)分析能力（Pandas、NumPy），熟悉數(shù)據(jù)增強與不平衡數(shù)據(jù)處理方法。 · 掌握模型輕量化技術（剪枝、量化、知識蒸餾）及嵌入式部署流程。 5. 綜合素質(zhì)?? · 能與感知、控制算法工程師協(xié)作，推動AI模型在真實機器人系統(tǒng)中的閉環(huán)驗證。 · 對機器人智能化、自主化有強烈興趣，具備快速學習與解決復雜問題的能力。