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：
面试小米机器人运动控制算法实习生职位时，面试官会特别关注你在机器人运动控制算法和强化学习技术方面的实际经验。这个职位不仅要求你掌握理论知识，更重要的是能够将算法应用到实际机器人系统中，实现sim2real的落地。你需要展示出对机器人仿真平台的熟练使用，以及对强化学习算法的深入理解。 为了准备这场面试，建议你重点复习强化学习算法和机器人控制策略的相关知识。准备一些你在项目中应用这些技术的具体案例，尤其是那些涉及到算法移植和落地的经验。同时，确保你对Mujoco、Pybullet等仿真平台有实际操作经验。面试中可能会涉及到编程能力的考察，所以也要准备好展示你的C++和Python编程技能。最后，如果你有大模型理论或足式机器人控制的经验，一定要提前准备好相关的讨论点，因为这些是加分项。