1、围绕具身领域，在强化学习，模仿学习与逆强化学习等开展前沿技术研究工作； 2、探索真机强化学习在具身大模型后训练领域的应用和算法突破，提升机器人完成长程复杂灵巧任务的能力； 3、共同构建分布式强化学习基建，提升真机强化学习的样本利用率，探索分布式真机后训练在具身领域的应用； 1、研究生及以上学历，计算机、AI、Robotics等相关专业优先； 2、扎实的深度学习、强化学习基础，对机器人多模态、端到端运动操作、多指灵巧操作、Sim2real等有研究深度； 3、优秀的分析和解决问题能力，自驱性强，具备良好的团队协作素质； 4、算法和编程基础扎实，有机器人仿真、真机调试经历者优先； 5、在ICML/NeurIPS/ICLR/ICRA/RSS等顶会论文发表论文或参加过国际竞赛并获得成果的同学优先。