职位描述

1. 定义和建模落地过程中的核心挑战问题； 2. 跟踪新的研究进展并对问题挑战进行研究； 3. 设计新的算法并发表学术论文和专利；

职位要求

1. 在机器学习、深度学习和强化学习方向具有扎实的理论和实践基础，保持对相关领域前沿技术的追踪； 2. 具备较好的工程基础，能够独立分析并解决问题，有带项目经验者优先；熟练掌握一种常见的深度学习框架，譬如 TensorFlow/Keras和PyTorch； 3. 具有较好的论文调研和撰写能力； 4. 在深度学习或强化学习领域发表顶会论文者优先； 5. 在以下（深度）强化学习研究领域 或 Moba， FPS， 卡牌， 体育等类型游戏的项目应用上有一定积累： 无模型学习： 样本效率提升； 增强策略可解释性； 鲁棒性提升 模仿学习: 少样本学习；结合强化学习；规则融合算法 多智能体学习：解决更复杂场景下的协作； selfplay算法设计 基于模型的学习：算法效率提升； 融合无模型学习算法 Scaling RL 框架：提高吞吐量和梯度同步问题 探索（Exportation）：解决稀疏reward场景训练 迁移和多任务：在类似场景中快速迁移，节省训练资源 分层强化学习：自动任务分解；更高效的训练框架 进化强化学习：超参调整；风格多样性。