Старший инженер по искусственному интеллекту, самостоятельное обучение

RIVR, часть Amazon, — робототехническая компания, новаторская в области физического искусственного интеллекта посредством доставки товаров на дом в реальном мире. Основанная в 2024 году как дочерняя компания ETH Zurich, компания RIVR разработала роботов на колесных ногах, предназначенных для работы в сложных, неструктурированных средах, таких как лестницы, ворота, двери и неровная городская местность. Мы считаем, что достижение общего физического интеллекта требует решения реальных проблем клиентов в реальном мире, где роботы могут учиться на обширных операционных данных в большом масштабе.

После нашего приобретения Amazon в марте 2026 года мы продолжаем эту миссию с большей скоростью и охватом. Сочетая специальное роботизированное оборудование, бортовую автономию и облачную координацию, RIVR, часть Amazon, создает новое поколение безопасных и надежных автономных роботов для доставки на последней миле.

Описание вакансии

Наш глобальный парк автономных роботов работает в реальном мире, генерируя огромные объемы данных мультимодальных датчиков. Хотя наша команда VLA занимается созданием крупномасштабных моделей для использования этих данных, большая их часть остается немаркированной и неструктурированной. Мы ищем эксперта в области самоконтроля и обучения представлению, чтобы раскрыть весь потенциал этого огромного пула данных.

На этой должности вы будете отвечать за проектирование и создание базовой системы обработки данных, которая преобразует необработанные данные реальных датчиков в структурированные наборы данных с высоким уровнем сигнала, подходящие для обучения нейронных сетей. Вы освоите методы автоматического курирования, фильтрации и псевдомаркировки этих данных, создавая мощные представления, которые служат основой для всех последующих задач, включая навигацию, имитационное обучение и принятие решений.

Вы будете работать напрямую с командами VLA и Reinforcement Learning, чтобы определить стратегии и интерфейсы данных, гарантируя, что создаваемые вами данные напрямую ускоряют разработку их моделей. Если вы увлечены решением «узких мест в данных» в робототехнике и хотите создавать системы, которые изучают значимые закономерности физического мира, мы приглашаем вас присоединиться к нам.

Что ты будешь делать

• Проектировать, создавать и поддерживать масштабируемые конвейеры данных для обработки, фильтрации и преобразования терабайтов необработанных мультимодальных данных датчиков (например, видео, LiDAR, IMU, одометрии) из нашего парка роботов.

• Разработать и внедрить современные алгоритмы обучения с самоконтролем и представлением для автоматического извлечения функций, обнаружения закономерностей и создания псевдометок из наших неразмеченных данных.

• Тесно сотрудничать с группами VLA Foundation Model и RL для определения требований к данным, API и стратегий использования тщательно подобранных наборов данных и изученных представлений.

• Разрабатывать и внедрять надежные стратегии оценки, тесты и наборы данных для тщательного отслеживания производительности и качества как конвейера данных, так и последующих моделей, которые его используют.

• Владеть рабочим процессом интеграции данных, создавая эффективные загрузчики данных и шаблоны доступа, чтобы сделать данные с высоким уровнем сигнала легко доступными для обучения моделей и экспериментов.

• Исследовать и создавать прототипы новых методов обработки данных, активного обучения и обнаружения аномалий для постоянного улучшения качества и эффективности нашей системы обработки данных.

Что у вас должно быть

• Степень магистра или выше в соответствующей области, такой как информатика, машинное обучение или робототехника.

• Минимум три года опыта работы в промышленности или научных исследованиях, включая докторскую степень.

• Глубокий опыт в области самоконтролируемого обучения (SSL) и обучения представлению, особенно с данными мультимодальных датчиков (например, контрастное обучение, автокодировщики в масках, модели мира).

• Подтвержденный опыт создания и управления крупномасштабными конвейерами обработки данных для машинного обучения (например, с использованием Spark, Kubeflow или аналогичных облачных инструментов).

• Хорошее понимание данных роботизированных датчиков (например, камеры, LiDAR, IMU, одометрии) и их характеристик.

• Сильные навыки программирования на Python и большой опыт работы с PyTorch, включая создание пользовательских и эффективных загрузчиков данных.

• Опыт работы с лучшими практиками MLOps и инструментами управления версиями данных (например, DVC, Pachyderm)

Получите несколько бонусных баллов

• Степень доктора наук в области робототехники, инженерии, компьютерных наук, машинного обучения или аналогичной дисциплины или эквивалентный объем исследовательского опыта.

• Публикации на ведущих конференциях по машинному обучению или робототехнике (например, NeurIPS, ICML, CVPR, CoRL, ICLR).

• Опыт работы с генеративными моделями (например, GAN, диффузионными моделями) для увеличения данных или моделирования.

RIVR, часть Amazon, стремится создать разнообразную и инклюзивную команду, которая ценит каждую точку зрения. Если вы увлечены внедрением инноваций в робототехнике и оказываете значимое влияние, мы рекомендуем вам подать заявку и привнести свою уникальность в нашу команду.

Мы считаем, что лучшая работа достигается при сотрудничестве, и поэтому требуется личное присутствие в наших офисах.

Найдите работу в Швейцарии на Arbeitnow

Источник: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.ch/jobs/companies/rivr/senior-ai-engineer-self-supervised-learning-zurich-458757)