主要職責：
1. 保持對人工智能、機器學習和機器人技術的最新進展的了解，并識別和探索新的研究方向和技術，以增強仿人機器人的能力。
2. 在仿人機器人領域進行前沿研究，開發(fā)和實施用于復雜環(huán)境中的感知、決策和控制的算法。
3. 與跨學科團隊緊密合作，包括工程師、科學家和產(chǎn)品經(jīng)理，并有效地向技術和非技術人員傳達研究發(fā)現(xiàn)和技術洞察。
4. 支持業(yè)務，管理和領導從構思到完成的研究項目，確保及時交付和高質量的結果。
教育背景：
1. 候選人通常需要擁有計算機科學、電子工程、機械工程、自動化控制或其他相關領域的碩士學位。擁有跨學科背景的學生會更有優(yōu)勢。
2. 基礎知識：扎實的數(shù)學基礎，特別是概率論、統(tǒng)計學、線性代數(shù)和優(yōu)化理論；同時需要掌握計算機科學的基本原理，包括算法和數(shù)據(jù)結構。
技術能力：
1. 編程能力：熟練掌握至少一種編程語言（如Python、C++），并能夠使用深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch）進行模型開發(fā)。
2. 機器學習/深度學習：熟悉機器學習的基本概念和技術，尤其是深度學習模型的設計、訓練和評估。
3. 機器人技術：了解機器人操作系統(tǒng)（ROS）和機器人硬件接口，有能力進行傳感器融合、路徑規(guī)劃和運動控制。
4. 計算機視覺：掌握圖像處理和計算機視覺技術，能夠開發(fā)用于檢測和分類的視覺系統(tǒng)。
綜合素質：
1. 研究能力：具備獨立開展研究的能力，包括文獻綜述、實驗設計、數(shù)據(jù)分析和結果解釋。
2. 溝通能力：良好的書面和口頭溝通技巧，能夠清晰地表達研究思路，并撰寫學術論文。
3. 團隊合作：由于項目往往需要跨學科合作，因此需要具備良好的團隊協(xié)作精神。
其他要求：
1. 創(chuàng)新思維：具備創(chuàng)新意識，能夠提出新的想法或改進現(xiàn)有技術。
2. 持續(xù)學習：愿意持續(xù)學習新技術和新工具，跟上快速發(fā)展的科技領域。
3. 適應能力：能夠適應快速變化的科研環(huán)境，并應對研究過程中出現(xiàn)的挑戰(zhàn)。
實踐經(jīng)驗：
1. 實習經(jīng)歷：有在相關領域內(nèi)的公司或研究機構實習的經(jīng)歷將是一個加分項。
2. 項目經(jīng)驗：參與過相關的科研項目，特別是那些涉及實際工業(yè)應用的項目，會更加受到青睞。