收录 2026-09-22

强化学习算法工程师

1. 负责机械臂抓取、吸取、操作等机器人技能的强化学习算法研发,覆盖在线强化学习、离线强化学习、Sim2Real等技术方向,持续提升机器人操作的精度、泛化性与样本效率; 2. 设计并实现强化学习算法从训练到部署的全链路方案,完成多模态感知信息与决策策略的工程集成,保障算法在真实业务环境中的稳定运行与效果迭代; 3. 参与搭建高保真仿真训练环境,设计域随机化、域适应等 Sim2Real 迁移方案; 4. 主导真机策略调试与数据闭环优化,打通仿真训练与真机落地的技术路径; 5. 追踪 CoRL、ICRA、NeurIPS、ICML 等国际顶会前沿技术,探索VLA、WAM、强化学习等技术在具身操作场景的落地转化,沉淀核心技术资产。

所属企业
极智嘉 Geek+
截止时间
2027-03-23
招聘批次
2027秋招
企业性质
-
2027秋招

招聘公告与岗位信息

  • 所属企业:极智嘉 Geek+

  • 招聘批次:2027秋招

  • 截止时间:2027-03-23

  • 学历要求:硕士

  • 工作地点:北京

  • 发布时间:2026-08-24

招聘方向

强化学习算法工程师

投递提示

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说明:以上内容依据原始公告字段整理,完整信息以官方公告原文(job)为准。

截止时间:2027-03-23

招聘流程

2026-08-24
公告发布
2027-03-23
截止

截止时间:2027-03-23

进行中
网申/投递

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投递建议

原文复核

在正式投递 极智嘉 Geek+ 前,建议回到原始招聘公告再次核对投递渠道、截止时间、城市范围和学历要求,尤其留意图片中的补充说明。

投递节奏

如果你同时在看多条校招,建议先处理与 极智嘉 Geek+ 匹配度最高、时间要求最明确的岗位,再做海投扩展,避免在信息不完整的职位上投入过多时间。

简历取舍

准备 极智嘉 Geek+ 相关简历时,优先保留和岗位关键词、业务方向、目标城市最相关的经历,弱相关内容可以下沉到后半部分。

常见问题 FAQ

投递极智嘉 Geek+校招前最应该先看什么?

建议先看 4 件事:岗位方向是否匹配、城市是否可接受、学历和毕业时间是否符合、投递截止时间是否紧张。如果这 4 项都大致匹配,再花时间优化简历和准备笔面试,投入产出会更高。