具身智能算法实习生（BC / RL）

1. 基于行为克隆（BC）与强化学习（RL）研发机器人技能学习算法，在仿真场景中训练抓取、操作、移动等技能。

2. 设计并优化策略学习框架（模仿学习、离线 RL、在线 RL、Diffusion Policy 等），提升任务成功率与泛化能力。

3. 构建"仿真训练 → 域随机化 → 真机验证"的完整链路，验证场景数据的训练价值并反哺数据生产。

4. 建立算法训练与评测体系：定义任务基准、成功率指标、泛化测试集，持续驱动迭代。

5. 与仿真团队协作优化训练环境效率（并行度、奖励设计、课程学习）。

6. 跟踪机器人学习前沿（CoRL / RSS / ICRA / NeurIPS），推动新方法在业务场景中验证落地

1. 硕士及以上学历，机器人、人工智能、计算机、自动化、控制等相关专业。

2. 具备扎实的数学基础（概率统计、最优化、线性代数）与深度学习基础。

3. 熟练掌握 Python 与 PyTorch，有算法复现或训练调优的经历。

4. 熟悉强化学习基础（MDP、值函数、策略梯度）或模仿学习基础。

5. 满足以下任一条件者优先：有 RL / 机器人学习方向课题或论文；有 Isaac / MuJoCo 环境搭建经验；有机器人竞赛或科研项目经历；在开源社区有具身智能相关贡献。

你将获得：

1. 直接使用公司自研的高保真场景与合成数据做训练，第一次拥有"自己的训练场"。

2. 与技术牵头紧密协作，参与从算法到真机验证的完整链路