Инженер по обучению роботов

Почему эта роль интересна
Ролик — ведущий продавец электронных бакалейных товаров в Центральной Европе. Более миллиона клиентов покупают у нас продукты через Rohlik.cz, Knuspr.de, Kifli.hu, Gurkerl.at и Sezamo.ro, выбирая из более чем 17 000 товаров, доставка которых осуществляется в течение нескольких часов в 15-минутных окнах.
Мы строим автономную бакалейную лавку. Майя, наш ИИ-помощник, уже общается с клиентами и формирует их заказы; агенты переходят к нашим закупкам и логистике; Модели Vision учатся следить за качеством. Следующий рубеж — физический: роботы берут на себя все больше и больше работы в наших центрах выполнения заказов, пока свежие продукты не перейдут от производителей к домашним хозяйствам по цене, с которой никто другой не сможет сравниться.
Мы намереваемся записывать, как наши люди обращаются с продуктами, и превратить эти записи в учебный корпус по политике манипулирования. На наших складах уже фиксируется все, что происходит при каждой выборке и каждой проверке качества, поэтому записи могут иметь маркировку, которую большинство наборов данных никогда не получает. Обеспечение этой фиксации — часть работы.
Вы сами решаете, что делает час отснятого материала поддающимся обучению, прежде чем мы накопим сотни из них.

Что вы будете владеть и доставлять

• Спецификация захвата. Камеры, крепления, калибровка и то, что дисквалифицирует серию. Вы напишете его до того, как мы купим флот, а потом примем его в исполнение. Если спецификация и слово не совпадают, вы идете к нам и выясняете, какое из них неверно.

• Основная истина. Поза рук — это сигнал, который переходит от человеческого видео к политике роботов, а складская реальность — рабочие перчатки, окклюзия, холодные помещения — это именно то, с чем опубликованные модели сталкиваются с трудностями. Вы сами знаете, как мы это измеряем и как сокращаем разрыв.

• Оценочный комплект. Корпус имеет значение только в том случае, если политика может быть на нем обучена. Вы создаете систему, которая определяет, сколько часов будет в банке, и удерживаете планку обучаемости по мере роста объема.

• Первые тренировки проходят. Когда наберется несколько часов, вы тренируете открытые модели обучения роботов на наших данных и запускаете первые оценки задач.

• Решение перед тратой. Поле перемещается ежемесячно. Вы читаете то, что публикуется, воспроизводите утверждения, от которых мы зависим, и руководите нашим захватом до того, как деньги будут потрачены, а не после.

Область применения
Это место в небольшой, недавно созданной команде: руководитель операций, который управляет сбором данных, инженер по обработке данных, который владеет конвейером, и вы: голос машинного обучения в комнате. Это не роль ученого-исследователя, и никаких записей о публикациях не требуется. Задача состоит в том, чтобы сделать корпус обучаемым и обучить на нем первые политики.

Что мы ищем

• PyTorch и компьютерное зрение с реальной трехмерной геометрией. Калибровка камеры, оценка позы, основы SLAM. Вы хотя бы раз в жизни отлаживали внешнюю калибровку и знаете, почему она отклоняется.

• Вы можете прочитать статью и воспроизвести ее. Наш конвейер составлен из опубликованных работ, и ваша задача — знать, какие претензии сохраняются при контакте с охлажденным складским помещением.

• Вы знаете, на каких политиках тренируются. Достаточно хорошо знаком с текущим стеком роботизированного обучения и классами политики, чтобы знать, что сторона обучения потребует от данных до того, как они появятся.

• Инстинкты набора данных. Вы тренировались на данных, которые собрали сами, и знаете виды сбоев, которые проявляются только во время обучения.

• Удобен как единственный голос ML. Вы делаете звонок, записываете его и возвращаетесь к нему, когда пилотные данные говорят об обратном.

• ИИ — это то, как здесь выполняется работа. Наши инженеры ежедневно используют Claude Code и Devin, и мы ожидаем, что вы будете направлять агентов по неброским частям — коду, передаче данных, сценариям воспроизведения — сохраняя при этом планку качества именно там, где она была.

• Особенно актуально. Оценка позы рук или эгоцентрическое видео в производстве; многокамерное оборудование и синхронизация времени; опыт постобучения моделей обучения роботов; РОС 2.

Как выглядит успех через 90 дней
Вы написали спецификацию захвата, и мы настроили первые установки по ней. У ваших пилотных ворот есть номера, первые часы прошли через вашу подвеску, и вы можете рассказать людям, которые подписывают бюджет, с помощью данных, как должны выглядеть следующие сто часов.

Мы подходим друг другу?
Возьмите на себя эту роль, если вы предпочитаете владеть спецификацией, которая решает, станет ли набор данных активом или списанием, чем настраивать чужую модель на чужих данных, если центр исполнения в 6 утра звучит для вас как лаборатория, и если вы хотите, чтобы между вашим техническим суждением и капитальным решением была как можно короткая грань. Прочтите наш культурный кодекс и подходим ли мы ему? .

Что мы предлагаем

• Физическая сторона автономного бакалейщика с искусственным интеллектом, спецификациями захвата и первым обучением станет вашей с самого первого дня.

• Ресурс данных, который удается создать лишь немногим командам в мире, в области свежих продуктов, настолько сложной, насколько это возможно при манипуляциях.

• Готовое оборудование, управляемое облачное хранилище и уже начавшийся мандат.

• Преимущества — посмотрите, что мы предлагаем.

Вы внутри?
Вместо сопроводительного письма: выберите опубликованный канал передачи видео от человека к роботам, который вы оцениваете, и расскажите нам, где он ломается на складе, где на каждой руке надеты рабочие перчатки.

#LI-ML1
Найдите больше англоговорящих вакансий в Германии на Arbeitnow

Источник: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.com/jobs/companies/rohlik/robot-learning-engineer-berlin-257419).