岗位职责：

1. 强化学习算法设计与开发：负责设计、优化和实现强化学习算法，包括模型自由策略、值函数逼近、策略优化等。

2. 模型训练与评估：实施强化学习模型的训练、调参与评估，分析模型表现，调整策略以达到最优性能。

3. 实际应用研究：将强化学习技术应用到实际业务问题中，开发创新的工程解决方案。

4. 技术研究和创新：跟踪国内外强化学习领域的最新研究成果，探索并引入先进的算法和技术，以提升现有解决方案的性能和效果。

5. 数据处理与仿真环境：负责构建和维护模拟和仿真环境，进行数据预处理，并生成训练数据，设计合理的奖励机制。

6. 跨部门协作：同产品、数据工程、业务等多个部门紧密配合，理解业务需求并提出相应的强化学习解决方案。

7. 文档撰写与知识分享：编写算法文档和技术报告，进行成果展示和知识分享，帮助团队成员理解强化学习算法及其应用场景。

8. 模型部署与维护：协助将强化学习模型部署到生产环境中，并监控和维护模型性能，进行必要的更新和优化。

岗位要求：

1. 教育背景：计算机科学、电子工程、数学、控制理论或相关专业硕士及以上学历，博士优先。

2. 编程能力：熟练掌握Python或其他编程语言（如C++、Java），具备实现强化学习算法的能力；了解常见的机器学习和数据处理库（如TensorFlow、PyTorch、Pandas、NumPy等）。

3. 强化学习基础：具备扎实的强化学习理论知识，熟悉Q-learning、深度Q-network (DQN)、策略梯度方法（如REINFORCE、PPO、A3C）等经典算法。

4. 数值优化与仿真建模：具有良好的数值优化基础和算法实现能力，能够构建和使用仿真环境进行算法测试。

5. 数据分析能力：具备良好的数据分析与处理能力，能够从数据中提取有效信息，并使用这些信息优化算法。

6. 科研与创新能力：具备较强的科研能力和创新思维，能够分析并解决在项目实施过程中出现的复杂问题。

7. 团队合作与沟通能力：有良好的团队合作精神和沟通能力，能够与跨职能团队有效协作，共同推进项目进展。

8. 学习与适应能力：对强化学习和新技术充满兴趣，能够快速学习和适应新知识、新环境。

9. 附加加分项：有在强化学习领域的实际项目经验，发表过相关领域论文或在开源项目中有贡献者优先考虑。