强化学习工程师

工作职责：

1、设计和实现强化学习算法和系统，用于解决复杂的决策问题。

2、构建强化学习模型和环境，进行模型训练和优化，以实现智能决策和行为。

3、进行强化学习算法的调试和性能优化，以提高模型的收敛性和效率。

4、开展与强化学习相关的研究和创新，跟踪最新的发展和技术趋势，并将其应用于实际项目中。

5、分析和评估强化学习模型的表现，提供相应的改进策略和建议。

6、与团队合作，包括数据科学家、软件工程师和产品经理，共同推进强化学习项目的开发和交付。

任职要求：

1、学术背景：计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的学士、硕士或博士学位。

2、熟悉强化学习的基本概念、算法和技术，如马尔可夫决策过程、Q-学习、策略梯度等。

3、掌握常见的强化学习框架和工具，如OpenAI Gym、TensorFlow等，并能够使用它们进行模型的实现和训练。

4、具备数学和统计学的基础知识，了解概率论、优化方法等与强化学习相关的数学概念。

5、具备编程和软件开发的能力，能够实现和调试复杂的强化学习算法和系统。

6、具备问题解决和分析能力，能够将实际决策问题转化为可行的强化学习解决方案。

7、良好的沟通和团队合作能力，能够与团队成员合作，共同推动项目的成功交付。

对本职位有意向者，请发简历至hr-bobomao@tom.com