Job
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RL-Ingenieur | Humanoid
Preis auf Anfrage
Details
- Beschäftigungsart
- Vollzeit
- Remote
- Nein
- Unternehmen
- Hirehire
Beschreibung
Automatisch aus dem English übersetzt. Der Originaltext ist maßgeblich. Maschinenübersetzung – eine genauere Version wird vorbereitet.
Rolle: Reinforcement Learning Engineer – Manipulation
Firma: Humanoid
Standort: London, Großbritannien (King’s Cross) – vor Ort, fünf Tage die Woche
Jobtyp: Vollzeit
Über Humanoide
Humanoid baut die leistungsfähigsten, kommerziell skalierbarsten und sichersten humanoiden Roboter der Welt. Seine Plattform HMND-01 wird bereits in realen Industrieumgebungen eingesetzt, was Humanoid zum seriösesten Unternehmen für humanoide Robotik in Europa macht.
• Über 300 Personen, über 34 Nationalitäten, flache Struktur: Ihre Entscheidungen werden direkt an echte Roboter weitergeleitet.
• Büros in London (Hauptsitz, King’s Cross), Boston, Vancouver und San Diego.
• Werte: Geschwindigkeit, Ehrgeiz, Leidenschaft, Vertrauen.
Über die Rolle
Das VLA-Kernteam erstellt das grundlegende Vision-Sprach-Aktionsmodell, auf dem das gesamte Unternehmen basiert und das Vortraining, Weltmodelle und RL umfasst. In dieser Rolle nutzen Sie Reinforcement Learning in Simulationen und auf realer Hardware, um dieses Modell in leistungsstarke, robuste Manipulationsrichtlinien umzuwandeln.
Hierbei handelt es sich um eine Position als leitender Einzelmitarbeiter ohne Managementfunktion. Robotik-Erfahrung ist nicht erforderlich: Nur sehr wenige Menschen haben RL an echten Robotern durchgeführt, daher kommt es auf starkes RL in jedem Bereich an. Das Team ist forschungsnah, aber das Ergebnis sind Richtlinien, die auf dem Roboter funktionieren. Die Ergebnisse werden als Blogbeiträge und nicht als Papiere geteilt.
Was von Ihnen erwartet wird
• Trainieren Sie sprach- und visionsbedingte Manipulationsrichtlinien mit RL, in der Simulation und in der realen Welt.
• Erstellen Sie anspruchsvolle und vielfältige Manipulationsaufgaben in der Simulation.
• Arbeiten Sie mit Teleoperationen, um Trajektorien in Simulationen für das Klonen von Verhalten zu erfassen.
• Arbeiten Sie mit Testing and Operations zusammen, um reale RL-Schulungspipelines einzurichten.
• Wege finden, in der Simulation trainierte Richtlinien in die reale Welt zu übertragen (Sim-to-Real).
Was Sie brauchen, um erfolgreich zu sein
• 3+ Jahre Erfahrung im Aufbau von Deep-Learning-Systemen in Industrie oder Forschung, mit ausgelieferten Modellen oder veröffentlichten Arbeiten.
• Sie haben in jedem Bereich echte Probleme mit RL und tiefen neuronalen Netzen gelöst.
• Sie haben selbst Modelle trainiert (Architektur, Training und Inferenz) auf mindestens einem von: LLMs, VLMs, bild- oder videogenerativen Modellen. Agentenaufbau oder LLM-Integrationsarbeit allein reichen nicht aus.
• Starkes Python und PyTorch oder JAX. Sie können Profile erstellen, numerische Fehler beheben und wartbaren Forschungscode schreiben.
• Starke Programmiergrundlagen. Der Prozess umfasst eine Codierungsrunde im LeetCode-Stil, seien Sie also vorbereitet.
• Sie sind proaktiv: Sie können ein offenes, kompliziertes Problem angehen und lösen, ohne auf eine Spezifikation warten zu müssen. Sie dokumentieren Experimente klar und erklären Kompromisse knackig.
• Arbeitsenglisch.
Schön zu haben
• Erfahrung mit Robotiksimulatoren (Isaac Sim, MuJoCo usw.).
• Erfahrung mit der Anwendung von RL in der Robotik.
• Erfahrung im Aufbau von Infrastruktur für groß angelegte RL (z. B. Ray).
• Veröffentlichungen bei ICLR, ICML, NeurIPS oder gleichwertige Open-Source-Beiträge.
• Vertrautheit mit OpenVLA, Physical Intelligence (π)-Modellen oder ähnlichen offenen VLA-Frameworks.
Interviewprozess
• Einführungsgespräch mit Igor, dem KI-Forscher von Hirehire.
• HR-Bildschirm mit Humanoid.
• Codierungsrunde (LeetCode-Stil).
• RL-Spezialisierungsgespräch.
• Technisches Ausführungsgespräch: Wie Sie arbeiten, zusammenarbeiten und Probleme vorantreiben.
• Optionaler Chat mit einem Technologieführer.
Was Sie bekommen
• Gehalt: eine breite Spanne, die sich nach dem Niveau richtet, das Sie in den Vorstellungsgesprächen angeben.
• Aktien: Aktienoptionen mit bedeutendem Aufwärtspotenzial, wenn Humanoid wächst.
• 30+ bezahlte freie Tage: 23 Tage Jahresurlaub, alle britischen Feiertage und eine Betriebsschließung zwischen Weihnachten und Neujahr.
• Private Gesundheitsversorgung: vollständig finanziert, einschließlich virtueller und persönlicher Pflege.
• Rente: 8 % Gesamtbeitrag (5 % Arbeitnehmer, 3 % Arbeitgeber) auf den vollen Verdienst.
• Tägliche Verpflegung: kostenloses Frühstück, Mittagessen und Snacks im Büro.
• Echte Eigenverantwortung: direkter Zugang zur Gründungsführung, echter Input zur Produktausrichtung und Raum, um wichtige Initiativen vom ersten Tag an voranzutreiben.
• Visa-Sponsoring und Umzug nach London.
Weitere englischsprachige Jobs in Großbritannien finden Sie auf Arbeitnow
Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/hirehire/rl-engineer-humanoid-london-431485)
Firma: Humanoid
Standort: London, Großbritannien (King’s Cross) – vor Ort, fünf Tage die Woche
Jobtyp: Vollzeit
Über Humanoide
Humanoid baut die leistungsfähigsten, kommerziell skalierbarsten und sichersten humanoiden Roboter der Welt. Seine Plattform HMND-01 wird bereits in realen Industrieumgebungen eingesetzt, was Humanoid zum seriösesten Unternehmen für humanoide Robotik in Europa macht.
• Über 300 Personen, über 34 Nationalitäten, flache Struktur: Ihre Entscheidungen werden direkt an echte Roboter weitergeleitet.
• Büros in London (Hauptsitz, King’s Cross), Boston, Vancouver und San Diego.
• Werte: Geschwindigkeit, Ehrgeiz, Leidenschaft, Vertrauen.
Über die Rolle
Das VLA-Kernteam erstellt das grundlegende Vision-Sprach-Aktionsmodell, auf dem das gesamte Unternehmen basiert und das Vortraining, Weltmodelle und RL umfasst. In dieser Rolle nutzen Sie Reinforcement Learning in Simulationen und auf realer Hardware, um dieses Modell in leistungsstarke, robuste Manipulationsrichtlinien umzuwandeln.
Hierbei handelt es sich um eine Position als leitender Einzelmitarbeiter ohne Managementfunktion. Robotik-Erfahrung ist nicht erforderlich: Nur sehr wenige Menschen haben RL an echten Robotern durchgeführt, daher kommt es auf starkes RL in jedem Bereich an. Das Team ist forschungsnah, aber das Ergebnis sind Richtlinien, die auf dem Roboter funktionieren. Die Ergebnisse werden als Blogbeiträge und nicht als Papiere geteilt.
Was von Ihnen erwartet wird
• Trainieren Sie sprach- und visionsbedingte Manipulationsrichtlinien mit RL, in der Simulation und in der realen Welt.
• Erstellen Sie anspruchsvolle und vielfältige Manipulationsaufgaben in der Simulation.
• Arbeiten Sie mit Teleoperationen, um Trajektorien in Simulationen für das Klonen von Verhalten zu erfassen.
• Arbeiten Sie mit Testing and Operations zusammen, um reale RL-Schulungspipelines einzurichten.
• Wege finden, in der Simulation trainierte Richtlinien in die reale Welt zu übertragen (Sim-to-Real).
Was Sie brauchen, um erfolgreich zu sein
• 3+ Jahre Erfahrung im Aufbau von Deep-Learning-Systemen in Industrie oder Forschung, mit ausgelieferten Modellen oder veröffentlichten Arbeiten.
• Sie haben in jedem Bereich echte Probleme mit RL und tiefen neuronalen Netzen gelöst.
• Sie haben selbst Modelle trainiert (Architektur, Training und Inferenz) auf mindestens einem von: LLMs, VLMs, bild- oder videogenerativen Modellen. Agentenaufbau oder LLM-Integrationsarbeit allein reichen nicht aus.
• Starkes Python und PyTorch oder JAX. Sie können Profile erstellen, numerische Fehler beheben und wartbaren Forschungscode schreiben.
• Starke Programmiergrundlagen. Der Prozess umfasst eine Codierungsrunde im LeetCode-Stil, seien Sie also vorbereitet.
• Sie sind proaktiv: Sie können ein offenes, kompliziertes Problem angehen und lösen, ohne auf eine Spezifikation warten zu müssen. Sie dokumentieren Experimente klar und erklären Kompromisse knackig.
• Arbeitsenglisch.
Schön zu haben
• Erfahrung mit Robotiksimulatoren (Isaac Sim, MuJoCo usw.).
• Erfahrung mit der Anwendung von RL in der Robotik.
• Erfahrung im Aufbau von Infrastruktur für groß angelegte RL (z. B. Ray).
• Veröffentlichungen bei ICLR, ICML, NeurIPS oder gleichwertige Open-Source-Beiträge.
• Vertrautheit mit OpenVLA, Physical Intelligence (π)-Modellen oder ähnlichen offenen VLA-Frameworks.
Interviewprozess
• Einführungsgespräch mit Igor, dem KI-Forscher von Hirehire.
• HR-Bildschirm mit Humanoid.
• Codierungsrunde (LeetCode-Stil).
• RL-Spezialisierungsgespräch.
• Technisches Ausführungsgespräch: Wie Sie arbeiten, zusammenarbeiten und Probleme vorantreiben.
• Optionaler Chat mit einem Technologieführer.
Was Sie bekommen
• Gehalt: eine breite Spanne, die sich nach dem Niveau richtet, das Sie in den Vorstellungsgesprächen angeben.
• Aktien: Aktienoptionen mit bedeutendem Aufwärtspotenzial, wenn Humanoid wächst.
• 30+ bezahlte freie Tage: 23 Tage Jahresurlaub, alle britischen Feiertage und eine Betriebsschließung zwischen Weihnachten und Neujahr.
• Private Gesundheitsversorgung: vollständig finanziert, einschließlich virtueller und persönlicher Pflege.
• Rente: 8 % Gesamtbeitrag (5 % Arbeitnehmer, 3 % Arbeitgeber) auf den vollen Verdienst.
• Tägliche Verpflegung: kostenloses Frühstück, Mittagessen und Snacks im Büro.
• Echte Eigenverantwortung: direkter Zugang zur Gründungsführung, echter Input zur Produktausrichtung und Raum, um wichtige Initiativen vom ersten Tag an voranzutreiben.
• Visa-Sponsoring und Umzug nach London.
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Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/hirehire/rl-engineer-humanoid-london-431485)
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Quelle: Hirehire
Standort
London, Vereinigtes Königreich
Inserat bereitgestellt von Hirehire.
