【团队简介】
?我们是一只年轻、活力、热诚、互助的团队。
?我们重点研究博弈对抗系统搭建与智能决策，为目前AI领域最前沿的方向。
?我们的成员以国内外著名大学毕业硕士及博士为主
?我们欢迎志同道合的“你”加入，一起成长！


岗位1 决策算法实习生
工作职责：
主要研究方向为深度强化学习、多智能体协同、贝叶斯优化等.
负责强化学习前沿算法研究，验证环境搭建及算法改进.
研究成果可发表论文.
岗位要求：
计算机、自动化、数学、统计、机器学习等相关专业，读硕士或博士.
有扎实的算法功底，对常用的强化学习算法有较深刻的理解.
编程能力强，代码习惯良好，具备较强的仿真环境构建和算法复现能力.
拥有基于深度神经网络的算法使用经验，熟悉至少一种深度学习框架（如tensorflow、pytorch等）.
具备优秀的分析和解决问题的能力、沟通能力、责任心和团队意识.
实习6个月以上，能长期实习者优先.
待遇：
3k-5k/月，根据个人综合能力确定.
为表现优秀者提供留所工作的机会.

岗位2 博弈算法实习生
工作职责：
通过强化学习等算法，训练兵棋AI，实现超过人类选手
岗位要求：
计算机、博弈相关专业在读硕士或博士
了解兵棋推演规则，熟悉兵棋推演流程
具有深度强化学习/统计机器学习/博弈论任意一种研究经历
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
熟练使用至少一种深度学习框架（如tensorflow、pytorch等）
能够熟练的使用Python/C++至少一种编程语言，有良好的代码习惯
实习6个月以上，能长期实习者优先.
待遇：
3k-5k/月，根据个人综合能力确定.
为表现优秀者提供留所工作的机会.

岗位3 游戏AI实习生
工作职责：
实现AI算法在游戏中的落地
岗位要求：
计算机和机器学习等相关专业读硕士或博士
在机器学习、深度学习和强化学习方向具有扎实的理论和实践基础，保持对领域最前沿技术的追踪；
具有上述方向实际项目经验；
熟练掌握一种常见的深度学习框架，譬如 TensorFlow/Keras和PyTorch；
熟练掌握常用的游戏开发脚本（c#、Python），了解游戏基本逻辑；
实习6个月以上，能长期实习者优先.
待遇：
3k-5k/月，根据个人能力综合确定
为表现优秀者提供留所工作的机会.

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.

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”
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