Robot Öğrenme Mühendisi | insansı

Rol: Robot Öğrenme Mühendisi
Şirket: İnsansı
Yer: Londra, Birleşik Krallık (King's Cross) - haftada beş gün tesiste
İş Türü: Tam zamanlı
İnsansı Hakkında
Humanoid, dünyanın en yetenekli, ticari olarak ölçeklenebilir ve güvenli insansı robotlarını üretiyor. HMND-01 platformu halihazırda gerçek endüstriyel ortamlarda kullanılıyor ve bu da Humanoid'i Avrupa'nın en ciddi insansı robot şirketi haline getiriyor.

• 300'den fazla kişi, 34'ten fazla milliyet, düz yapı: Kararlarınız doğrudan gerçek robotlara aktarılır.

• Londra'da (Genel Merkez, King's Cross), Boston, Vancouver ve San Diego'da ofisler.

• Ciddi fonlarla destekleniyor, hızlı ve bilinçli büyüyoruz.

• Değerler: Hız, Hırs, Tutku, Güven.

Rol hakkında
Manipülasyon ekibi Humanoid'in yaptığı her şeyin merkezinde yer alır. Kendi deyimiyle, bunlar darboğazdır: İş yoğundur, etkisi anında gerçekleşir ve ilk günden itibaren yüzbinlerce pound değerinde prototip donanıma erişim elde edersiniz. Ekip, gerçek robotlar üzerinde taklit öğrenmeyi ve RL'yi kullanarak tüm vücut hareketi ve manipülasyonu üzerinde çalışıyor.
Bu, herhangi bir yönetim yolu olmayan kıdemli veya personel bireysel katılımcı rolüdür ve ekip birkaç açık pozisyon için eleman alımı yapmaktadır. Bu bir araştırma rolü değildir: amaç robot üzerinde çalışan politikalardır ve sonuçlar makale olarak değil blog gönderileri olarak paylaşılmaktadır.
Ne yapmanız bekleniyor?

• Davranış klonlama ve RL ile eğitim sonrası manipülasyon politikaları ve ham verilerden gerçek bir robot üzerinde dağıtıma kadar tüm döngüye sahip olun.

• Dijital ikizde RL eğitimi oluşturmak için simülasyon ekibiyle birlikte çalışın. Simülasyondan gerçeğe güvenilir aktarım elde etmek için ödül tasarımı ve simülasyon kalitesini yineleyin.

• Toplamayı teşvik etmek için Veri Toplama organizasyonuyla ortaklık yapın: iyi verilerin neye benzeyeceğini tanımlayın, çeşitlilik ve kapsam sağlayın, operatör talimatlarını yineleyin.

• Toplanan verilerin kalitesini artıran veri ön işleme stratejileri tasarlayın.

• Yeni yetenekleri desteklemek için gözlem ve eylem alanlarını genişletin ve bunları robot operatörlerinin kullanımına sunmak için Teleoperasyon ekibiyle birlikte çalışın.

• Hareket akıcılığını ve teleoperasyon deneyimini iyileştirmek için Kontrol ekipleriyle birlikte çalışın.

• Mevcut donanım sınırları hakkında öğrendiklerinizi gelecekteki donanım tasarım döngülerine aktarın.

• Araştırmalardan ilerleme sağlamak ve bunların gerçek dünyadaki endüstriyel demolarda güvenilir şekilde çalışmasını sağlamak için ön eğitim ekibiyle yakın işbirliği içinde çalışın.

Başarılı olmak için neye ihtiyacınız var

• Endüstride veya araştırmada robotlar üzerinde 3 yıldan fazla çalışma ve bunun için gönderilen çalışmalarla birlikte çalışma: sadece teori değil, bir geçmiş performans.

• İdeal olarak üretim dağıtımına yakın, modern manipülasyon yöntemleriyle uygulamalı deneyim.

• Modern teleoperasyon ve düşük seviyeli robot kontrol yığınlarının tam olarak anlaşılması.

• Sinir ağı eğitim sonrası deneyimi: fiziksel sistemlere uygulanan davranış klonlama ve RL.

• Derin öğrenme altyapısına aşinalık: veri kümeleri akışı, kontrol noktası oluşturma, dağıtılmış eğitim, PyTorch veya JAX. Sayıların profilini çıkarabilir ve hata ayıklayabilirsiniz.

• Güçlü yazılım mühendisliği ve kodlama temelleri: sürdürülebilir araştırma kodu, açık deney belgeleri, ödünleşimlerin net iletişimi. Süreç LeetCode tarzı bir kodlama turu içerir, bu yüzden hazırlıklı olun.

• Simülasyonda mükemmel algoritmayı yazarak değil, robotta işlerin yürümesini sağlayarak hareket edersiniz. Bir şey bozulduğunda içgüdünüz onu yayınlamak değil, hata ayıklamaktır.

• Proaktifsiniz: açık bir sorunu alıp, bir spesifikasyon beklemeden onu yönlendirebilirsiniz.

• İngilizce çalışmak.

Deneyim çubuğunun biraz altında ama modern manipülasyon yöntemlerinde güncel misiniz? Yine de başvur. Bitirmeye yakın güçlü doktora öğrencileri ve doktora sonrası öğrenciler de kabul edilmektedir.
Sahip olmak güzel

• Manipülasyon için VLA modellerinin eğitimini deneyimleyin (otoregresif, difüzyon veya akış eşleştirme tabanlı); OpenVLA ve Fiziksel Zeka (π) modellerine aşinalık.

• Robotik problemlere RL uygulama deneyimi.

• En iyi robot bilimi veya makine öğrenimi programından doktora veya doktora sonrası eğitim.

• Üst düzey robotik veya DL konferanslarındaki yayınlar veya eşdeğer açık kaynak katkıları.

Mülakat süreci

• İşe alınan yapay zeka araştırmacısı Igor ile tanıtım görüşmesi.

• İnsansı özellikli HR ekranı.

• Kodlama turu (LeetCode stili).

• Robot öğrenme uzmanlığı görüşmesi.

• Teknik uygulama görüşmesi: nasıl çalışırsınız, işbirliği yaparsınız ve sorunları nasıl yönlendirirsiniz.

• Bir teknoloji lideriyle isteğe bağlı sohbet.

Ne elde edeceksin

• Maaş: Mülakatlarda gösterdiğiniz seviyeye göre belirlenen geniş bir aralık.

• Hisse Senedi: İnsansı ölçeklerde anlamlı yükseliş sağlayan hisse senedi opsiyonları.

• 30'dan fazla ücretli izin günü: 23 günlük yıllık izin, Birleşik Krallık'taki tüm resmi tatiller ve Noel ile Yeni Yıl arasında şirketin kapatılması.

• Özel sağlık hizmetleri: Sanal ve yüz yüze bakım ve zihinsel sağlık desteği de dahil olmak üzere tamamen finanse edilir.

• Emeklilik: Tam kazanç üzerinden %8 toplam katkı payı (%5 çalışan, %3 işveren).

• Günlük yemek: ofiste ücretsiz kahvaltı, hazır yemekli öğle yemeği ve atıştırmalıklar.

• Gerçek sahiplik: Kurucu liderliğe doğrudan erişim, ürün yönetimi konusunda gerçek girdi ve ilk günden itibaren önemli girişimleri yönlendirmek için alan.

• Vize sponsorluğu ve Londra'ya taşınma.

Arbeitnow'da Birleşik Krallık'ta daha fazla İngilizce Konuşma İşi bul

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