【26届校招】强化学习分布式系统工程师
上海
硕士及以上
自动化类·计算机类
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职位介绍
招聘部门：研发
【岗位职责】
1. 与电动车动力系统团队深度合作，设计并实现适用于车载动力系统效率优化的强化学习（RL）算法。
2. 利用或基于 Ray-RLlib, rsl_rl, 或 stable-baselines3 等主流框架，搭建高效、分布式的RL训练与部署架构。
3. 推动RL控制策略的sim2real 迁移，并参与小鹏汽车动力系统硬件在环或实车平台的集成与调试工作。
4. 作为AI团队与动力系统部门之间的核心桥梁，负责需求对齐、数据接口规范化和联合调试。
5. 根据业务需求，未来有机会参与 LLM团队针对语言模型后训练RL 框架的搭建与优化。
【任职要求】
1. 硕士及以上学历，具有机器人、运动控制、自动化、人工智能、计算机等相关背景。
2. 有强化学习（RL）相关产品落地实务经验优先。
3. 扎实的强化学习理论基础，熟悉主流离线/在线RL算法(e.g. PPO, SAC, etc)，并具备实际项目应用经验。
4. 精通至少一个主流RL框架，如 Ray-RLlib (精通Ray 加分), rsl_rl, stable-baselines3, 或 rl-games 等。
5. 精通 Python，PyTorch，並具备良好的代码组织和工程化能力，熟悉C++ 加分。
6. 具备优秀的跨部门沟通与协作能力，能有效推动项目落地。
加分项：
- 熟悉运动控制、动力学建模、或车辆动力学相关知识者优先。
- 对 LLM-RFT 有浓厚兴趣，并乐于参与前沿技术框架(e.g. VERL, Trinity-RFT, etc)的搭建与探索。
