Разработка RL-моделей для обучения агентов с фокусом на спортивные виды спорта;
Настройка симуляций в Isaac Sim для обучения и тестирования агентов;
Интеграция motion capture данных для повышения реалистичности и естественности движений;
Генерация реалистичных движений агентов с использованием motion generation подходов;
Тонкая настройка RL-алгоритмов (PPO, SAC, A3C и др.) для достижения лучших результатов;
Анализ результатов обучения, доработка симуляций и оптимизация параметров.
Опыт работы с RL-алгоритмами (PPO, SAC, DDPG и др.);
Уверенные знания Python и библиотек RL (например, Stable Baselines3, RLlib, SKRL);
Опыт работы с Isaac Gym/Sim/Lab или аналогичными симуляторами (PyBullet, MuJoCo, Unity ML-Agents);
Понимание motion capture, опыт их применения в проектах;
Навыки работы с фреймворками глубокого обучения (TensorFlow, PyTorch, Jax).
Будет плюсом:
Опыт разработки на C++ и CUDA;
Успешный опыт участия в kaggle соревнованиях, хакатонах или олимпиадах;
Опыт доработки исследовательского проекта до промышленного внедрения;
Open-source проекты.