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职位详情
基本信息
其他要求
学历要求：其他
需求专业：
该需求专业仅展示一级学科
岗位职责
包括但不限于：研究强化学习基础问题（offlineRL、Model-BasedRL等方向），大规模决策系统中的强化学习方法，根据实际进行环境抽象、计算模型优化等，特定任务中的强化学习算法调优（非完全信息博弈、稀疏奖励等）。发表高水平论文，并参与决策AI算法框架的研发。
任职要求
满足下列任意2项以上
1、有决策AI理论基础，对博弈论、深度强化学习、复杂搜索规划算法或启发式算法等决策AI算法有一定的研究和理解。
2、有强化学习等决策AI算法在实际任务中的优化经验，对强化学习在不同环境上的优化有系统化理解。
3、对Model-BasedRL、offlineRL、IL、IRL有研究经验。
4、研究能力强，具备独立完成顶会级别研究工作的能力。
5、工程能力强，能根据论文对已有强化学习算法快速复现，并参与构建通用训练框架。
6、在相关领域发表过高水平论文，取得优秀竞赛成果或具备相关项目实践经验者优先。
1、有决策AI理论基础，对博弈论、深度强化学习、复杂搜索规划算法或启发式算法等决策AI算法有一定的研究和理解。
2、有强化学习等决策AI算法在实际任务中的优化经验，对强化学习在不同环境上的优化有系统化理解。
3、对Model-BasedRL、offlineRL、IL、IRL有研究经验。
4、研究能力强，具备独立完成顶会级别研究工作的能力。
5、工程能力强，能根据论文对已有强化学习算法快速复现，并参与构建通用训练框架。
6、在相关领域发表过高水平论文，取得优秀竞赛成果或具备相关项目实践经验者优先。
竞争力分析
解锁详细分析
您与该职位匹配度: ***，已超过了 *** 的竞争者，建议************
您在 ？位置
较低
一般
比较匹配
非常匹配
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