Інженер із навчання роботів

Чому ця роль захоплююча
Rohlik є провідним центральноєвропейським магазином електронних продуктів. Більше мільйона клієнтів купують у нас продукти через Rohlik.cz, Knuspr.de, Kifli.hu, Gurkerl.at і Sezamo.ro, вибираючи з понад 17 000 товарів, які доставляються протягом кількох годин у 15-хвилинних вікнах.
Будуємо автономний бакалійний магазин. Майя, наш помічник зі штучного інтелекту, вже спілкується з клієнтами та формує їхні замовлення; агенти переходять до нашої закупівлі та логістики; моделі бачення вчаться спостерігати за якістю. Наступний рубіж — фізичний: роботи беруть на себе все більше й більше роботи в наших центрах заповнення, поки свіжі продукти не перемістяться від виробників до домогосподарств за ціною, яку ніхто інший не зможе порівняти.
Ми маємо намір записати, як наші люди поводяться з продуктами, і перетворити ці записи на навчальний корпус для політики маніпулювання. Наші склади вже реєструють те, що сталося під час кожного вибору та кожної перевірки якості, тому записи можуть мати мітки, яких більшість наборів даних ніколи не отримує. Зробити це утримання є частиною роботи.
Ви вирішуєте, що робить годину відзнятого матеріалу придатною для тренування — перш ніж ми зберемо сотні з них.

Що ви будете володіти та доставляти

• Специфікація захоплення. Камери, кріплення, калібрування та те, що дискваліфікує епізод. Ви пишете це до того, як ми купимо флот і запровадимо його після. Коли специфікація та підлога не збігаються, ви йдете на поверх і дізнаєтеся, яка з них невірна.

• Основна правда. Поза рук — це сигнал, який переходить від людського відео до правил робота, а складська реальність — робочі рукавички, оклюзія, холодні зали — саме те, де опубліковані моделі борються. Ви вирішуєте, як ми це вимірюємо та як усуваємо розрив.

• Оцінювальний джгут. Корпус має значення лише в тому випадку, якщо на ньому може навчатися політика. Ви створюєте систему, яка вирішує, які години становлять банк, і ви тримаєте планку тренованості, коли обсяг зростає.

• Перші тренувальні заїзди. Після накопичення годин ви завершуєте навчання відкритим моделям навчання роботів на наших даних і запускаєте перше оцінювання завдань.

• Судження, перш ніж витрачати. Поле рухається щомісяця. Ви читаєте те, що публікується, відтворюєте твердження, від яких ми залежимо, і керуєте нашим захопленням до того, як гроші будуть витрачені, а не після.

Сфера застосування
Це місце в невеликій нещодавно створеній команді: керівник операцій, який керує захопленням на підлозі, інженер даних, який володіє конвеєром, і ви: голос машинного навчання в кімнаті. Це не роль науковця-дослідника, і жодних записів про публікацію не потрібно. Робота полягає в тому, щоб зробити корпус придатним для навчання та навчити на ньому перші політики.

Те, що ми шукаємо

• PyTorch і комп’ютерне бачення з реальною 3D-геометрією. Калібрування камери, оцінка пози, основи SLAM. Ви хоча б раз у житті налагоджували зовнішнє калібрування та знаєте, чому воно відхилилося.

• Ви можете прочитати документ і відтворити його. Наш конвеєр складається з опублікованих робіт, і ваша робота полягає в тому, щоб знати, які претензії витримають контакт із охолодженим складським залом.

• Ви знаєте, на чому базуються політики. Досить добре знайомі з поточним стеком навчання роботів і класами політики, щоб знати, що навчальна сторона вимагатиме від даних ще до того, як дані з’являться.

• Інстинкти набору даних. Ви тренувалися на даних, які зібрали самостійно, і знаєте режими збоїв, які з’являються лише під час навчання.

• Комфортний, як єдиний голос ML. Ви здійснюєте дзвінок, записуєте його та переглядаєте його, коли пілотні дані свідчать про інше.

• ШІ – це те, як тут виконується робота. Наші інженери щодня використовують Claude Code та Devin, і ми очікуємо, що ви скеровуєте агентів для непривабливих частин — коду джгута, підключення даних, сценаріїв відтворення — зберігаючи планку якості точно там, де вона була.

• Особливо актуальні. Оцінка пози рук або егоцентричне відео у виробництві; багатокамерні установки та синхронізація часу; випробувати моделі навчання роботів після навчання; ROS 2.

Як виглядає успіх через 90 днів
Ви написали специфікацію захоплення, і ми налаштували на неї перші установки. Ваші пілотні ворота мають номери, перші години минули, і ви можете сказати людям, які підписують бюджет, з даними, як мають виглядати наступні сто годин.

Чи добре ми підходимо?
Візьміть на себе цю роль, якщо ви віддаєте перевагу специфікації, яка вирішує, чи стане набір даних активом чи списанням, ніж налаштовувати чиюсь модель на чиїсь дані, якщо центр виконання робіт о 6 годині ранку для вас звучить як лабораторія, і якщо вам потрібна найкоротша межа між вашим технічним судженням і капітальним рішенням. Прочитайте наш культурний кодекс і чи добре ми підходимо? .

Що ми пропонуємо

• Фізична сторона штучного інтелекту автономного бакалійника зі специфікаціями захоплення та першим навчанням запускає вашу роботу з першого дня

• Об’єкт даних, який лише кілька команд у світі може побудувати у свіжих продуктах домен, настільки складний, як і маніпуляції

• Готове обладнання, керована хмара та мандат, який уже розпочато

• Переваги — подивіться, що ми пропонуємо

Ви тут?
Замість супровідного листа: виберіть опублікований конвеєр політики від людини-відео до робота, який ви оцінюєте, і скажіть нам, де він зламався на підлозі складу, де кожна рука носить робочі рукавички.

#LI-ML1
Знайдіть більше англомовних вакансій у Німеччині на Arbeitnow

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