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模型训练与策略评估：协助机器人学习、强化学习以及AI驱动的策略优化。
机器人控制:开发和测试机器人运动和交互的控制算法。
ML基础设施：为大规模数据采集的可伸缩系统的开发做出贡献。
仿真和测试:在模拟和现实环境中进行实验，以验证系统性能。
2-3年工作经验
机器人、计算机科学、机械工程或相关领域。
具有以下一个或多个领域的经验:机器人机器学习、控制系统、仿真图形学
熟练使用Python或C++进行机器人控制和数据处理。
有ROS（机器人操作系统）经验者优先。
对机器学习、强化学习或深度学习框架有一定的了解。
具有较强的解决问题的能力，能够独立工作，并适应团队协作 |
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