职位描述：
1、开发基于机器学习的机器人控制策略，并与传统控制方法互补；
2、负责算法策略的训练与移植部署，实现算法sim2real在机器人实机上落地应用；
3、持续跟踪国内外前沿研究成果，并进行相关算法复现。
职位要求：
1、硕士及以上学历，机器人、计算机、人工智能、机器学习、应用数学等专业，理论功底深厚，有相关足式机器人传统控制经验更优；
2、具有强化学习相关项目研究经验，熟悉Mujoco、Pybullet、Isaac Gym等机器人仿真平台，熟悉Linux、ROS等操作系统；
3、掌握主流强化学习算法如DQN、PPO、DDPG、SAC等主流算法，熟悉Pytorch、TensorFlow机器学习框架；
4、扎实的C++、python编程能力；
5、数学基础扎实，具有较强的学习与研究能力；
6、熟悉大模型理论者优先；
招聘部门：
小米
工作地点：
北京市
面试建议：
这个职位是小米公司的机器人运动控制算法实习生，主要工作是开发基于机器学习的机器人控制策略，并将算法应用到实际机器人上。这个职位的特殊之处在于需要同时掌握传统控制方法和强化学习算法，并且能够将仿真环境中的算法迁移到实际机器人上。面试官会特别关注你在机器人控制算法和强化学习方面的实际项目经验，以及你对仿真平台和机器学习框架的熟悉程度。 为了准备这个面试，你需要重点复习强化学习算法和机器人控制理论，特别是DQN、PPO、DDPG、SAC等主流算法。准备好展示你在Mujoco、Pybullet或Isaac Gym等仿真平台上的项目经验。同时，要准备讨论你如何解决算法从仿真到实际机器人迁移过程中遇到的问题。如果你有大模型理论方面的经验，一定要重点准备这部分内容。面试时可能会要求你现场解决一些机器人控制或强化学习相关的问题，所以要做好这方面的准备。