Job
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Roboter-Lerningenieur | 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: Robot-Learning-Ingenieur
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.
• Unterstützt durch seriöse Finanzierung, schnelles und gezieltes Wachstum.
• Werte: Geschwindigkeit, Ehrgeiz, Leidenschaft, Vertrauen.
Über die Rolle
Das Manipulationsteam steht im Mittelpunkt aller Aktivitäten von Humanoid. In ihren eigenen Worten sind sie der Flaschenhals: Die Arbeit ist intensiv, die Wirkung ist unmittelbar und vom ersten Tag an erhält man Zugang zu Prototyp-Hardware im Wert von Hunderttausenden Pfund. Das Team arbeitet an der Fortbewegung und Manipulation des gesamten Körpers und nutzt dabei Nachahmungslernen und RL an echten Robotern.
Hierbei handelt es sich um eine Position als leitender Angestellter oder als Einzelmitarbeiter ohne Führungsposition, und das Team stellt für mehrere offene Stellen ein. Es handelt sich nicht um eine Forschungsaufgabe: Das Ziel sind Richtlinien, die auf den Roboter wirken, und die Ergebnisse werden als Blog-Beiträge und nicht als Aufsätze geteilt.
Was von Ihnen erwartet wird
• Post-Train-Manipulationsrichtlinien mit Verhaltensklonen und RL und Besitz der gesamten Schleife von den Rohdaten bis zur Bereitstellung auf einem echten Roboter.
• Arbeiten Sie mit dem Simulationsteam zusammen, um ein RL-Training für einen digitalen Zwilling einzurichten. Iterieren Sie das Belohnungsdesign und die Simulationsqualität, um eine zuverlässige Simulation-zu-Realität-Übertragung zu erhalten.
• Arbeiten Sie mit der Datenerfassungsorganisation zusammen, um die Erfassung voranzutreiben: Definieren Sie, wie gute Daten aussehen, stellen Sie Vielfalt und Abdeckung sicher und befolgen Sie die Anweisungen des Bedieners.
• Entwerfen Sie Datenvorverarbeitungsstrategien, die die Qualität der gesammelten Daten verbessern.
• Erweitern Sie Beobachtungs- und Aktionsräume, um neue Fähigkeiten zu unterstützen, und arbeiten Sie mit dem Teleoperationsteam zusammen, um sie Roboterbedienern zugänglich zu machen.
• Arbeiten Sie mit den Steuerungsteams zusammen, um die Bewegungsglätte und das Teleoperationserlebnis zu verbessern.
• Lassen Sie das, was Sie über aktuelle Hardwaregrenzen gelernt haben, in zukünftige Hardware-Designzyklen einfließen.
• Arbeiten Sie eng mit dem Vorbereitungsteam zusammen, um Fortschritte aus der Forschung zu nutzen und sie in realen Industriedemonstrationen zuverlässig zum Einsatz zu bringen.
Was Sie brauchen, um erfolgreich zu sein
• 3+ Jahre Arbeit an Robotern in der Industrie oder Forschung, mit ausgelieferter Arbeit: eine Erfolgsbilanz, nicht nur Theorie.
• Praktische Erfahrung mit modernen Manipulationsmethoden, idealerweise nah am Produktionseinsatz.
• Solides Verständnis moderner Teleoperation und Low-Level-Robotersteuerungsstacks.
• Erfahrung mit neuronalen Netzwerken nach dem Training: Verhaltensklonen und RL angewendet auf physische Systeme.
• Vertrautheit mit Deep-Learning-Infrastruktur: Streaming-Datensätze, Checkpointing, verteiltes Training, PyTorch oder JAX. Sie können numerische Daten profilieren und debuggen.
• Starke Software-Engineering- und Codierungsgrundlagen: wartbarer Forschungscode, klare Experimentdokumente, klare Kommunikation von Kompromissen. Der Prozess umfasst eine Codierungsrunde im LeetCode-Stil, seien Sie also vorbereitet.
• Es geht Ihnen darum, Dinge am Roboter zum Laufen zu bringen, und nicht darum, den perfekten Algorithmus in der Simulation zu schreiben. Wenn etwas kaputt geht, besteht Ihr Instinkt darin, es zu debuggen, nicht es zu veröffentlichen.
• Sie sind proaktiv: Sie können ein offenes Problem angehen und lösen, ohne auf eine Spezifikation warten zu müssen.
• Arbeitsenglisch.
Etwas unter der Erfahrungsgrenze, aber auf dem neuesten Stand der modernen Manipulationsmethoden? Bewerben Sie sich trotzdem. Auch starke Doktoranden kurz vor ihrem Abschluss und Postdocs sind willkommen.
Schön zu haben
• Erfahrung im Training von VLA-Modellen zur Manipulation (autoregressiv, diffusions- oder flow-matching-basiert); Vertrautheit mit OpenVLA- und Physical Intelligence (π)-Modellen.
• Erfahrung in der Anwendung von RL auf Roboterprobleme.
• Doktortitel oder Postdoktorand eines Top-Robotik- oder ML-Programms.
• Veröffentlichungen auf hochrangigen Robotik- oder DL-Konferenzen oder gleichwertige Open-Source-Beiträge.
Interviewprozess
• Einführungsgespräch mit Igor, dem KI-Forscher von Hirehire.
• HR-Bildschirm mit Humanoid.
• Codierungsrunde (LeetCode-Stil).
• Vorstellungsgespräch zur Spezialisierung auf Roboterlernen.
• 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 und Unterstützung bei der psychischen Gesundheit.
• 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/robot-learning-engineer-humanoid-london-435635)
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.
• Unterstützt durch seriöse Finanzierung, schnelles und gezieltes Wachstum.
• Werte: Geschwindigkeit, Ehrgeiz, Leidenschaft, Vertrauen.
Über die Rolle
Das Manipulationsteam steht im Mittelpunkt aller Aktivitäten von Humanoid. In ihren eigenen Worten sind sie der Flaschenhals: Die Arbeit ist intensiv, die Wirkung ist unmittelbar und vom ersten Tag an erhält man Zugang zu Prototyp-Hardware im Wert von Hunderttausenden Pfund. Das Team arbeitet an der Fortbewegung und Manipulation des gesamten Körpers und nutzt dabei Nachahmungslernen und RL an echten Robotern.
Hierbei handelt es sich um eine Position als leitender Angestellter oder als Einzelmitarbeiter ohne Führungsposition, und das Team stellt für mehrere offene Stellen ein. Es handelt sich nicht um eine Forschungsaufgabe: Das Ziel sind Richtlinien, die auf den Roboter wirken, und die Ergebnisse werden als Blog-Beiträge und nicht als Aufsätze geteilt.
Was von Ihnen erwartet wird
• Post-Train-Manipulationsrichtlinien mit Verhaltensklonen und RL und Besitz der gesamten Schleife von den Rohdaten bis zur Bereitstellung auf einem echten Roboter.
• Arbeiten Sie mit dem Simulationsteam zusammen, um ein RL-Training für einen digitalen Zwilling einzurichten. Iterieren Sie das Belohnungsdesign und die Simulationsqualität, um eine zuverlässige Simulation-zu-Realität-Übertragung zu erhalten.
• Arbeiten Sie mit der Datenerfassungsorganisation zusammen, um die Erfassung voranzutreiben: Definieren Sie, wie gute Daten aussehen, stellen Sie Vielfalt und Abdeckung sicher und befolgen Sie die Anweisungen des Bedieners.
• Entwerfen Sie Datenvorverarbeitungsstrategien, die die Qualität der gesammelten Daten verbessern.
• Erweitern Sie Beobachtungs- und Aktionsräume, um neue Fähigkeiten zu unterstützen, und arbeiten Sie mit dem Teleoperationsteam zusammen, um sie Roboterbedienern zugänglich zu machen.
• Arbeiten Sie mit den Steuerungsteams zusammen, um die Bewegungsglätte und das Teleoperationserlebnis zu verbessern.
• Lassen Sie das, was Sie über aktuelle Hardwaregrenzen gelernt haben, in zukünftige Hardware-Designzyklen einfließen.
• Arbeiten Sie eng mit dem Vorbereitungsteam zusammen, um Fortschritte aus der Forschung zu nutzen und sie in realen Industriedemonstrationen zuverlässig zum Einsatz zu bringen.
Was Sie brauchen, um erfolgreich zu sein
• 3+ Jahre Arbeit an Robotern in der Industrie oder Forschung, mit ausgelieferter Arbeit: eine Erfolgsbilanz, nicht nur Theorie.
• Praktische Erfahrung mit modernen Manipulationsmethoden, idealerweise nah am Produktionseinsatz.
• Solides Verständnis moderner Teleoperation und Low-Level-Robotersteuerungsstacks.
• Erfahrung mit neuronalen Netzwerken nach dem Training: Verhaltensklonen und RL angewendet auf physische Systeme.
• Vertrautheit mit Deep-Learning-Infrastruktur: Streaming-Datensätze, Checkpointing, verteiltes Training, PyTorch oder JAX. Sie können numerische Daten profilieren und debuggen.
• Starke Software-Engineering- und Codierungsgrundlagen: wartbarer Forschungscode, klare Experimentdokumente, klare Kommunikation von Kompromissen. Der Prozess umfasst eine Codierungsrunde im LeetCode-Stil, seien Sie also vorbereitet.
• Es geht Ihnen darum, Dinge am Roboter zum Laufen zu bringen, und nicht darum, den perfekten Algorithmus in der Simulation zu schreiben. Wenn etwas kaputt geht, besteht Ihr Instinkt darin, es zu debuggen, nicht es zu veröffentlichen.
• Sie sind proaktiv: Sie können ein offenes Problem angehen und lösen, ohne auf eine Spezifikation warten zu müssen.
• Arbeitsenglisch.
Etwas unter der Erfahrungsgrenze, aber auf dem neuesten Stand der modernen Manipulationsmethoden? Bewerben Sie sich trotzdem. Auch starke Doktoranden kurz vor ihrem Abschluss und Postdocs sind willkommen.
Schön zu haben
• Erfahrung im Training von VLA-Modellen zur Manipulation (autoregressiv, diffusions- oder flow-matching-basiert); Vertrautheit mit OpenVLA- und Physical Intelligence (π)-Modellen.
• Erfahrung in der Anwendung von RL auf Roboterprobleme.
• Doktortitel oder Postdoktorand eines Top-Robotik- oder ML-Programms.
• Veröffentlichungen auf hochrangigen Robotik- oder DL-Konferenzen oder gleichwertige Open-Source-Beiträge.
Interviewprozess
• Einführungsgespräch mit Igor, dem KI-Forscher von Hirehire.
• HR-Bildschirm mit Humanoid.
• Codierungsrunde (LeetCode-Stil).
• Vorstellungsgespräch zur Spezialisierung auf Roboterlernen.
• 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 und Unterstützung bei der psychischen Gesundheit.
• 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/robot-learning-engineer-humanoid-london-435635)
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Quelle: Hirehire
Standort
London, Vereinigtes Königreich
Inserat bereitgestellt von Hirehire.
