Kıdemli Yapay Zeka Mühendisi Kendi Kendine Denetimli Öğrenim

Amazon'un bir parçası olan RIVR, gerçek dünyada kapıya teslim yoluyla Fiziksel Yapay Zeka'ya öncülük eden bir robotik şirketidir. 2024 yılında ETH Zürih'in bir yan ürünü olarak kurulan RIVR, merdivenler, kapılar, kapılar ve engebeli kentsel araziler gibi karmaşık, yapılandırılmamış ortamlarda çalışmak üzere tasarlanmış tekerlekli bacaklı robotlar geliştirdi. Genel fiziksel zekaya ulaşmanın, robotların zengin operasyonel verilerden geniş ölçekte öğrenebileceği gerçek dünyada gerçek müşteri sorunlarını çözmeyi gerektirdiğine inanıyoruz.

Mart 2026'da Amazon tarafından satın alınmamızın ardından bu misyonu daha büyük erişim ve hızla sürdürüyoruz. Amazon'un bir parçası olan RIVR, özel robot donanımını, yerleşik özerkliği ve bulut tabanlı koordinasyonu birleştirerek, son kilometre teslimatı için yeni nesil emniyetli, güvenilir otonom robotlar üretiyor

İş Tanımı

Küresel otonom robot filomuz gerçek dünyada çalışarak çok büyük miktarda çok modlu sensör verisi üretiyor. VLA ekibimiz bu verileri tüketmek için büyük ölçekli modeller oluşturmaya odaklanırken, bunların çoğu etiketlenmemiş ve yapılandırılmamış durumda. Bu devasa veri havuzunun tüm potansiyelini ortaya çıkarmak için kendi kendini denetleyen ve temsili öğrenme konusunda bir uzman arıyoruz.

Bu rolde, ham, gerçek dünyadaki sensör verilerini, sinir ağlarının eğitimi için uygun, yüksek sinyalli, yapılandırılmış veri kümelerine dönüştüren temel veri motorunun tasarlanması ve oluşturulmasından sorumlu olacaksınız. Bu verileri otomatik olarak düzenleme, filtreleme ve sözde etiketleme yöntemlerine öncülük edecek, gezinme, taklit öğrenme ve karar verme de dahil olmak üzere tüm aşağı yönlü görevlerin temelini oluşturan güçlü temsiller yaratacaksınız.

Veri stratejilerini ve arayüzlerini tanımlamak için doğrudan VLA ve Güçlendirme Öğrenim ekipleriyle birlikte çalışacak ve ürettiğiniz verilerin model geliştirmelerini doğrudan hızlandırmasını sağlayacaksınız. Robotikteki "veri darboğazını" çözme konusunda tutkuluysanız ve fiziksel dünyadan anlamlı kalıplar öğrenen sistemler oluşturmak istiyorsanız, sizi bize katılmaya davet ediyoruz.

Ne yapacaksın

• Robot filomuzdan terabaytlarca ham, çok modlu sensör verisini (ör. video, LiDAR, IMU, odometri) işlemek, filtrelemek ve dönüştürmek için ölçeklenebilir veri hatları tasarlayın, oluşturun ve bakımını yapın.

• Otomatik olarak özellikleri çıkarmak, kalıpları keşfetmek ve etiketlenmemiş verilerimizden sahte etiketler oluşturmak için son teknoloji ürünü kendi kendini denetleyen ve temsili öğrenme algoritmaları geliştirin ve uygulayın.

• Veri gereksinimlerini, API'leri ve seçilmiş veri kümelerinden ve öğrenilmiş temsillerden yararlanma stratejilerini tanımlamak için VLA Temel Modeli ve RL ekipleriyle yakın işbirliği yapın.

• Hem veri hattının hem de onu tüketen alt modellerin performansını ve kalitesini titizlikle takip etmek için sağlam değerlendirme stratejileri, kıyaslamalar ve veri kümeleri tasarlayın ve uygulayın.

• Yüksek sinyalli verileri model eğitimi ve deneyleri için hazır hale getirmek amacıyla verimli veri yükleyiciler ve erişim modelleri oluşturarak veri entegrasyonu iş akışına sahip olun.

• Veri motorumuzun kalitesini ve verimliliğini sürekli olarak iyileştirmek için veri iyileştirme, aktif öğrenme ve anormallik tespitinde yeni teknikleri araştırın ve prototipleyin.

Sahip olmanız gereken şey

• Bilgisayar Bilimi, Makine Öğrenimi veya Robotik gibi ilgili bir alanda yüksek lisans derecesi veya daha yüksek.

• Doktora deneyimi de dahil olmak üzere en az üç yıllık endüstri veya araştırma deneyimi.

• Özellikle çok modlu sensör verileriyle (örneğin, karşılaştırmalı öğrenme, maskelenmiş otomatik kodlayıcılar, dünya modelleri) kendi kendini denetleyen öğrenme (SSL) ve temsili öğrenmede derin uzmanlık.

• Makine öğrenimi için büyük ölçekli veri işleme işlem hatlarını oluşturma ve yönetme konusunda kanıtlanmış deneyim (örneğin, Spark, Kubeflow veya benzeri bulutta yerel araçları kullanma).

• Robotik sensör verilerinin (örn. kamera, LiDAR, IMU, odometri) ve özelliklerinin güçlü bir şekilde anlaşılması.

• Python'da güçlü programlama becerileri ve özel ve verimli DataLoader'lar oluşturma dahil PyTorch'ta derin deneyim.

• MLOps'un en iyi uygulamaları ve veri sürüm oluşturma araçları (örn. DVC, Pachyderm) konusunda deneyim

Biraz bonus puan kazanın

• Robotik, Mühendislik, Bilgisayar Bilimleri, Makine Öğrenimi veya benzer bir disiplinde doktora derecesi veya eşdeğer miktarda araştırma deneyimi.

• Üst düzey ML veya robotik konferanslarındaki yayınlar (örn. NeurIPS, ICML, CVPR, CoRL, ICLR).

• Veri artırma veya simülasyon için üretken modellerle (örn. GAN'lar, Difüzyon Modelleri) deneyim.

Amazon'un bir parçası olan RIVR, her bakış açısına değer veren, çeşitliliğe sahip ve kapsayıcı bir ekip oluşturmaya kararlıdır. Robotikte yeniliği teşvik etme ve anlamlı etki yaratma konusunda tutkuluysanız, başvurmanızı ve benzersiz kişiliğinizi ekibimize getirmenizi öneririz.

En iyi işin işbirliği yapıldığında yapıldığına inanıyoruz ve bu nedenle ofislerimizde bizzat bulunmayı gerekli görüyoruz.

Arbeitnow'da İsviçre'de İş Bulun

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