Ingénieur RL | Humanoïde

Rôle : Ingénieur en apprentissage par renforcement – Manipulation
Entreprise : Humanoïde
Lieu : Londres, Royaume-Uni (King’s Cross) – sur place, cinq jours par semaine
Type d'emploi : Temps plein
À propos de Humanoïde
Humanoid construit les robots humanoïdes les plus performants, commercialement évolutifs et sûrs au monde. Sa plateforme, HMND-01, est déjà déployée dans des environnements industriels réels, ce qui fait de Humanoid l'entreprise de robotique humanoïde la plus sérieuse d'Europe.

• 300+ personnes, 34+ nationalités, structure plate : vos décisions sont directement transférées dans de vrais robots.

• Bureaux à Londres (siège, King's Cross), Boston, Vancouver et San Diego.

• Valeurs : Rapidité, Ambition, Passion, Confiance.

À propos du rôle
L'équipe VLA Core construit le modèle de base vision-langage-action sur lequel toute l'entreprise fonctionne, couvrant la pré-formation, les modèles mondiaux et le RL. Dans ce rôle, vous utilisez l'apprentissage par renforcement, en simulation et sur du matériel réel, pour transformer ce modèle en politiques de manipulation robustes et performantes.
Il s'agit d'un rôle de contributeur individuel senior sans piste de gestion. Une expérience en robotique n'est pas requise : très peu de personnes ont fait du RL sur de vrais robots, donc un RL solide dans n'importe quel domaine est ce qui compte. L’équipe est adjacente à la recherche, mais le résultat est des politiques qui fonctionnent sur le robot. Les résultats sont partagés sous forme d’articles de blog et non d’articles.
Ce que vous êtes censé faire

• Former des politiques de manipulation conditionnées par le langage et la vision avec RL, en simulation et dans le monde réel.

• Créez des suites de tâches de manipulation stimulantes et diversifiées en simulation.

• Travailler avec TeleOperations pour collecter des trajectoires en simulation pour le clonage de comportement.

• Travailler avec Testing and Operations pour mettre en place des pipelines de formation RL réels.

• Trouver des moyens d'amener les politiques formées à la simulation dans le monde réel (sim-to-real).

Ce dont vous avez besoin pour réussir

• 3 ans et plus dans la construction de systèmes d'apprentissage profond dans l'industrie ou la recherche, avec des modèles expédiés ou des travaux publiés à démontrer.

• Vous avez résolu de vrais problèmes avec RL et les réseaux de neurones profonds, dans n'importe quel domaine.

• Vous avez vous-même formé des modèles (architecture, formation et inférence) sur au moins un des : LLM, VLM, modèles génératifs d'images ou de vidéos. Le travail de création d’agents ou d’intégration LLM ne suffit pas.

• Python fort et PyTorch ou JAX. Vous pouvez profiler, déboguer des valeurs numériques et écrire du code de recherche maintenable.

• Solides bases de codage. Le processus comprend un cycle de codage de style LeetCode, alors préparez-vous.

• Vous êtes proactif : vous pouvez prendre un problème ouvert et compliqué et le gérer sans attendre une spécification. Vous documentez clairement les expériences et expliquez les compromis de manière claire.

• Anglais de travail.

C'est agréable d'avoir

• Expérience avec des simulateurs de robotique (Isaac Sim, MuJoCo, etc.).

• Expérience de l'application du RL à la robotique.

• Expérience dans la construction d'infrastructures pour RL à grande échelle (par exemple Ray).

• Publications sur ICLR, ICML, NeurIPS ou contributions open source équivalentes.

• Familiarité avec les modèles OpenVLA, d'intelligence physique (π) ou des frameworks VLA ouverts similaires.

Processus d'entrevue

• Appel d'introduction avec Igor, le chercheur en IA de Hirehire.

• Écran HR avec Humanoïde.

• Tour de codage (style LeetCode).

• Entretien de spécialisation RL.

• Entretien d'exécution technique : comment vous travaillez, collaborez et gérez les problèmes.

• Discussion facultative avec un responsable technique.

Ce que vous obtenez

• Salaire : une large fourchette, fixée en fonction du niveau que vous montrez lors des entretiens.

• Actions : options d'achat d'actions avec un potentiel de hausse significatif à mesure que Humanoid évolue.

• Plus de 30 jours de congés payés : 23 jours de congé annuel, tous les jours fériés au Royaume-Uni et une fermeture d'entreprise entre Noël et le Nouvel An.

• Soins de santé privés : entièrement financés, y compris les soins virtuels et en personne.

• Pension : 8% de cotisation totale (5% salarié, 3% employeur) sur l'intégralité du salaire.

• Alimentation quotidienne : petit-déjeuner gratuit, déjeuner avec traiteur et collations au bureau.

• Véritable propriété : accès direct aux dirigeants fondateurs, véritable contribution à l'orientation du produit et possibilité de piloter des initiatives clés dès le premier jour.

• Parrainage de visa et déménagement à Londres.

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Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/hirehire/rl-engineer-humanoid-london-431485)