Ingeniero de Investigación, Modelo de Cimentación

Nuestra Misión
En Laelaps AI, creemos que la robótica está entrando en una década transformadora, muy parecida a la llegada de Internet. Los avances en inteligencia artificial, computación en la nube y hardware están remodelando lo que pueden hacer los sistemas autónomos. Nuestra misión es crear el software inteligente que impulse la seguridad física en el mundo real, permitiendo a los robots y sensores manejar tareas peligrosas y críticas que los humanos no deberían tener que hacer. Al diseñar la capa de orquestación para la seguridad inteligente, nuestro objetivo es crear un mundo más seguro y resiliente.
Somos un sólido equipo fundador con sede en Zurich, respaldado por inversores y asesores visionarios. ¡Estamos diseñando el futuro de la seguridad hoy!
El papel
Como ingeniero de aprendizaje automático y modelos fundamentales, creará los modelos que impulsan nuestras plataformas de seguridad autónomas. Entrenará, ajustará e implementará VLA, VLM y modelos mundiales que brindan a nuestros robots comprensión contextual y control inteligente, ampliando la frontera de cómo las máquinas perciben, razonan y actúan en el mundo físico.
Esta es una función práctica de investigación e ingeniería. No escribirás artículos sin productos. Enviará modelos que se ejecutan en robots reales en entornos reales, con todos los datos desordenados, restricciones estrictas y presupuestos de latencia que vienen con la IA incorporada. Trabajará en estrecha colaboración con los equipos de autonomía y plataforma para cerrar el círculo desde la recopilación de datos hasta la capacitación del modelo y la implementación en el campo.
En qué trabajarás

• Entrene y ajuste modelos VLA/VLM para el control, la percepción y el razonamiento contextual del robot.

• Cree canales de datos que conviertan señales de video, telemetría y lenguaje recopiladas en campo en conjuntos de datos listos para entrenamiento.

• Realizar experimentos en la intersección de modelos básicos e IA incorporada: clonación de comportamiento, RLHF, seguimiento de instrucciones, modelado mundial.

• Optimice los modelos para la implementación perimetral: cuantificación, destilación y ajuste de latencia para computación de nivel robótico.

• Cerrar el círculo con autonomía: definir interfaces limpias entre los componentes aprendidos y los módulos de autonomía clásicos.

• Impulsar un sistema de evaluación continua, desde puntos de referencia de simulación hasta métricas de campo en implementaciones reales.

A quién estamos buscando
Buscamos un ingeniero de aprendizaje automático o un ingeniero de investigación sólido que haya puesto en producción el trabajo del modelo básico, idealmente en un entorno incorporado o multimodal. Piensa rigurosamente sobre los datos, el diseño de modelos y la evaluación. Se siente cómodo entrenando modelos grandes, pero también le preocupa profundamente si realmente funcionan cuando se implementan bajo restricciones del mundo real.
Tu experiencia:

• Doctorado o experiencia de investigación equivalente en aprendizaje automático, visión por computadora, robótica o un campo relacionado.

• Fuertes habilidades con PyTorch (o JAX). Cómodo entrenamiento de escalamiento en configuraciones de múltiples GPU y múltiples nodos.

• Familiaridad con el panorama actual de VLA/VLM (π0,7, GR00T y similares) y la literatura de investigación subyacente.

• Experiencia llevando modelos desde la investigación hasta el despliegue: optimización, cuantificación, ajuste de latencia.

• Sólida higiene en ingeniería de software: control de versiones, reproducibilidad, disciplina de evaluación.

• Publicaciones en los principales lugares de ML o robótica (NeurIPS, ICML, CoRL, RSS, ICRA).

Es bueno tener:

• Experiencia práctica con simuladores de robótica (IsaacSim, MuJoCo, Gazebo) o recopilación de datos de robots reales.

Lo que ofrecemos

• Propiedad: usted es el primero en la fila para crear y liderar el equipo que ayuda a contratar.

• Misión: seguridad autónoma que mantenga seguras a las personas y los sitios críticos, incluso en defensa.

• Trayectoria profesional: asiento en la planta baja con pasarela real. Demuestra tu valor y no tendrás barreras para crecer.

• Equipo: trabaje directamente con cofundadores con nivel de doctorado en IA, Robótica y Física, junto con un equipo fundador sólido (y divertido).

• Compensación: Equidad competitiva/paquete salarial

• Cultura: un pequeño equipo fundador internacional que se toma en serio la construcción pero que no se toma a sí mismo demasiado en serio.

Encuentre trabajo en Suiza en Arbeitnow

Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.ch/jobs/companies/laelaps/research-engineer-foundation-model-zurich-124038)