Ingeniero de aprendizaje de robots | humanoide

Rol: Ingeniero de aprendizaje de robots
Empresa: Humanoide
Ubicación: Londres, Reino Unido (King's Cross): en el sitio, cinco días a la semana
Tipo de trabajo: tiempo completo
Acerca del humanoide
Humanoid está construyendo los robots humanoides más capaces, comercialmente escalables y seguros del mundo. Su plataforma, HMND-01, ya está implementada en entornos industriales reales, lo que convierte a Humanoid en la empresa de robótica humanoide más seria de Europa.

• Más de 300 personas, más de 34 nacionalidades, estructura plana: tus decisiones se envían directamente a robots reales.

• Oficinas en Londres (HQ, King’s Cross), Boston, Vancouver y San Diego.

• Respaldado por una financiación importante, creciendo rápida y deliberadamente.

• Valores: Rapidez, Ambición, Pasión, Confianza.

sobre el papel
El equipo de Manipulación se encuentra en el centro de todo lo que hace Humanoid. En sus propias palabras, son el cuello de botella: el trabajo es intenso, el impacto es inmediato y desde el primer día se tiene acceso a prototipos de hardware por valor de cientos de miles de libras. El equipo trabaja en la locomoción y manipulación de todo el cuerpo, utilizando aprendizaje por imitación y RL en robots reales.
Este es un rol de colaborador individual senior o del personal sin seguimiento de gestión, y el equipo está contratando para varias vacantes. No es una función de investigación: el objetivo son políticas que funcionen en el robot, y los resultados se comparten en publicaciones de blogs, no en artículos.
Lo que se espera que hagas

• Entrene políticas de manipulación posteriores con clonación de comportamiento y RL, y posea el ciclo completo desde los datos sin procesar hasta la implementación en un robot real.

• Trabajar con el equipo de simulación para configurar la capacitación de RL en un gemelo digital. Repita el diseño de recompensas y la calidad de la simulación para obtener una transferencia confiable de simulación a real.

• Asociarse con la organización de recopilación de datos para impulsar la recopilación: definir cómo son los buenos datos, garantizar la diversidad y la cobertura, repetir las instrucciones del operador.

• Diseñar estrategias de preprocesamiento de datos que mejoren la calidad de los datos recopilados.

• Ampliar los espacios de observación y acción para soportar nuevas capacidades y trabajar con el equipo de Teleoperaciones para exponerlos a los operadores de robots.

• Trabajar con los equipos de Controles para mejorar la fluidez del movimiento y la experiencia de teleoperación.

• Introduzca lo que aprenda sobre los límites actuales del hardware en futuros ciclos de diseño de hardware.

• Trabajar en estrecha colaboración con el equipo de capacitación previa para aprovechar los avances de la investigación y hacerlos funcionar de manera confiable en demostraciones industriales del mundo real.

Lo que necesitas para tener éxito

• Más de 3 años trabajando en robots en la industria o la investigación, con trabajo enviado para demostrarlo: un historial, no solo teoría.

• Experiencia práctica con métodos de manipulación modernos, idealmente cerca del despliegue de producción.

• Comprensión sólida de la teleoperación moderna y de las pilas de control de robots de bajo nivel.

• Experiencia con post-entrenamiento de redes neuronales: clonación de comportamientos y RL aplicados a sistemas físicos.

• Familiaridad con la infraestructura de aprendizaje profundo: conjuntos de datos en streaming, puntos de control, entrenamiento distribuido, PyTorch o JAX. Puede perfilar y depurar números.

• Sólidos fundamentos de ingeniería de software y codificación: código de investigación mantenible, documentos de experimentos claros, comunicación nítida de compensaciones. El proceso incluye una ronda de codificación estilo LeetCode, así que venga preparado.

• Lo que le impulsa es hacer que las cosas funcionen en el robot, no escribir el algoritmo perfecto en simulación. Cuando algo falla, tu instinto es depurarlo, no publicarlo.

• Eres proactivo: puedes tomar un problema abierto y solucionarlo sin esperar una especificación.

• Inglés de trabajo.

¿Un poco por debajo de la barra de experiencia pero al día con los métodos de manipulación modernos? Aplicar de todos modos. Los estudiantes de doctorado sólidos que están a punto de terminar y los postdoctorados también son bienvenidos.
Es bueno tener

• Experiencia en el entrenamiento de modelos VLA para manipulación (autoregresivos, basados en difusión o coincidencia de flujo); familiaridad con los modelos OpenVLA y de Inteligencia Física (π).

• Experiencia aplicando RL a problemas robóticos.

• Doctorado o postdoctorado de un importante programa de robótica o aprendizaje automático.

• Publicaciones en conferencias de DL o robótica de primer nivel, o contribuciones equivalentes de código abierto.

Proceso de entrevista

• Llamada de presentación con Igor, investigador de IA de Hirehire.

• Pantalla de FC con Humanoide.

• Ronda de codificación (estilo LeetCode).

• Entrevista de especialización en aprendizaje de robots.

• Entrevista de ejecución técnica: cómo trabaja, colabora y gestiona problemas.

• Charla opcional con un líder tecnológico.

lo que obtienes

• Salario: un rango amplio, fijado por el nivel que muestres en las entrevistas.

• Acciones: opciones sobre acciones con ventajas significativas a medida que los Humanoides escalan.

• Más de 30 días libres remunerados: 23 días de vacaciones anuales, todos los días festivos del Reino Unido y el cierre de la empresa entre Navidad y Año Nuevo.

• Atención sanitaria privada: totalmente financiada, incluida la atención virtual y presencial y el apoyo a la salud mental.

• Pensión: 8% de contribución total (5% empleado, 3% empleador) sobre los ingresos totales.

• Alimentación diaria: desayuno gratuito, almuerzo con catering y snacks en la oficina.

• Propiedad real: acceso directo al liderazgo fundador, aportaciones reales sobre la dirección del producto y espacio para impulsar iniciativas clave desde el primer día.

• Patrocinio de visas y traslado a Londres.

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Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/hirehire/robot-learning-engineer-humanoid-london-435635)