端到端算法实习生

岗位职责：

1、调研端到端机器人学习前沿方向：端到端感知 - 决策 - 控制、模仿学习 / 强化学习、多模态输入（视觉 / 激光 / IMU）、鲁棒控制与泛化。

2、跟踪顶会论文（ICRA/IROS/CoRL/NeurIPS/CVPR 等），完成文献综述、算法复现、对比实验、技术路线分析。

3、参与仿真环境（Gazebo/Isaac Sim 等）下的算法验证、指标评估、可视化分析。

4、协助团队整理调研结论，输出技术方案、调研报告、PPT，支撑算法选型与预研。

5、配合完成数据整理、基线实验、结果复盘等科研型工作。

任职要求

1、扎实的机器人学 / 深度学习 / 控制理论基础，了解 SLAM、规划、控制基本流程。

2、熟悉 Python，会用 PyTorch/TensorFlow；有论文复现、实验跑测、数据分析能力。

3、英文文献阅读能力强，能快速理解方法、对比优劣、总结趋势。

4、认真细致、自驱强、逻辑清晰，能独立推进调研与实验并按时交付。

5、有 ROS / 仿真 / 机器人学习项目经验优先；有科研写作与综述经验优先。