团队面向智能人机对抗理论研究与应用需求，构建符合人-机-物三元动态泛在博弈进化关系，满足机机、物机、人机博弈进化典型应用，具备多模态智能体通用接入、高并发超实时进化支撑、泛类型高精度进化环境快速构建，供单体或群体智能机在对抗博弈决策、异构群体协作等智能节点开展自主进化的高效训练、多维测评与同源管理，可控、通用与开放的多效性平台及构造软硬件一体化的人机协同技术平台。同时团队研究人机对抗理论与技术面向特定领域应用的迁移与验证，以及人际协同中混合人类直觉、经验行为的新型学习方法。
研究组的主要研究方向包括：
1.高并发超实时自主进化仿真计算与协同支撑技术
2.面向人机协同应用的新型混合计算架构技术与学习算法研究
3.宏观策略决策与群体智能协同算法研究
岗位：智能决策算法 助理研究员/工程师 （1-2名）
工作职责 ：
1. 跟踪Deepmind/OpenAI最前沿智能决策算法，并快速在小场景对算法有效性进行验证；
2. 优化/迁移算法到具体的对抗应用场景中，实现超越人类选手的决策模型
任职要求：
1. 具有深度强化学习/统计机器学习/博弈论研究经历。
2. 具有良好的编程基础，至少精通一门编程语言。
3. 具有抽象建模能力，能够根据实际问题合理建模，制定解决方案。
4 熟悉强化学习和深度学习算法。
优先考虑：
1. 博士/硕士在自动化，计算机，数学等专业
2. 有深度强化学习算法开发经验，熟悉常用算法架构。
3. 有智能决策/博弈对抗相关比赛经历且取得优异成绩。
4. 在深度学习或强化学习方法有深入研究，有落地经验或者发表过高水平论文。
5. 有扎实的数学基础，熟悉常用的优化算法。
岗位：云计算平台软件工程师 （1-2名）
工作职责：
1. 通用人工智能算法训练云计算平台整体架构设计及基础云平台建设(主要技术为k8s和docker)
2. 持续提升AI基础平台的性能和稳定性。
职位要求：
1.计算机相关专业，本科及以上学历，具备良好的沟通能力和表达能力。
2.熟练掌握Linux平台golang/c/c++其中一种开发。
3.网络基础扎实，熟悉TCP/IP协议，熟悉网络编程。
4.熟悉多线程/多进程开发。
5.有高并发、高可用程序设计和开发经验。
6.熟练掌握docker、kubernetes等虚拟化技术
7.有开源大数据处理软件（如elasticsearch, kafka, glusterfs, HDFS, Alluxio）使用经验，阅读过优秀开源项目（如nginx,memcached, redis）代码者优先。
8.学习能力强，有团队观念，具备独立解决问题的能力。
联系方式:
邮箱 tianqi.wang@ia.ac.cn
投递简历时标题注明 “应聘职位+姓名”
工作地点：
中科院自动化所，北京市海淀区中关村东路95号，近10号线知春路/知春里地铁站.
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