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崗位職責：

1. 強化學習算法設計與開發：負責設計、優化和實現強化學習算法，包括模型自由策略、值函數逼近、策略優化等。

2. 模型訓練與評估：實施強化學習模型的訓練、調參與評估，分析模型表現，調整策略以達到最優性能。

3. 實際應用研究：將強化學習技術應用到實際業務問題中，開發創新的工程解決方案。

4. 技術研究和創新：跟蹤國內外強化學習領域的最新研究成果，探索并引入先進的算法和技術，以提升現有解決方案的性能和效果。

5. 數據處理與仿真環境：負責構建和維護模擬和仿真環境，進行數據預處理，并生成訓練數據，設計合理的獎勵機制。

6. 跨部門協作：同產品、數據工程、業務等多個部門緊密配合，理解業務需求并提出相應的強化學習解決方案。

7. 文檔撰寫與知識分享：編寫算法文檔和技術報告，進行成果展示和知識分享，幫助團隊成員理解強化學習算法及其應用場景。

8. 模型部署與維護：協助將強化學習模型部署到生產環境中，并監控和維護模型性能，進行必要的更新和優化。

崗位要求：

1. 教育背景：計算機科學、電子工程、數學、控制理論或相關專業碩士及以上學歷，博士優先。

2. 編程能力：熟練掌握Python或其他編程語言（如C++、Java），具備實現強化學習算法的能力；了解常見的機器學習和數據處理庫（如TensorFlow、PyTorch、Pandas、NumPy等）。

3. 強化學習基礎：具備扎實的強化學習理論知識，熟悉Q-learning、深度Q-network (DQN)、策略梯度方法（如REINFORCE、PPO、A3C）等經典算法。

4. 數值優化與仿真建模：具有良好的數值優化基礎和算法實現能力，能夠構建和使用仿真環境進行算法測試。

5. 數據分析能力：具備良好的數據分析與處理能力，能夠從數據中提取有效信息，并使用這些信息優化算法。

6. 科研與創新能力：具備較強的科研能力和創新思維，能夠分析并解決在項目實施過程中出現的復雜問題。

7. 團隊合作與溝通能力：有良好的團隊合作精神和溝通能力，能夠與跨職能團隊有效協作，共同推進項目進展。

8. 學習與適應能力：對強化學習和新技術充滿興趣，能夠快速學習和適應新知識、新環境。

9. 附加加分項：有在強化學習領域的實際項目經驗，發表過相關領域論文或在開源項目中有貢獻者優先考慮。