Самокероване навчання старшого інженера ШІ

RIVR, частина Amazon, є робототехнічною компанією, яка впроваджує фізичний штучний інтелект через реальну доставку. Заснована у 2024 році як дочірня компанія ETH Zurich, RIVR розробила роботів на колесах, призначених для роботи в складних неструктурованих середовищах, таких як сходи, ворота, двері та нерівна міська місцевість. Ми вважаємо, що досягнення загального фізичного інтелекту потребує вирішення реальних проблем клієнтів у реальному світі, де роботи можуть навчатися на основі великої кількості операційних даних.

Після придбання Amazon компанією Amazon у березні 2026 року ми продовжуємо цю місію з більшим охопленням і швидкістю. Поєднуючи спеціальне апаратне забезпечення роботів, бортову автономність і хмарну координацію, RIVR, частина Amazon створює нове покоління безпечних, надійних автономних роботів для доставки «останньої милі».

Посадова інструкція

Наш глобальний парк автономних роботів працює в реальному світі, генеруючи величезну кількість мультимодальних даних датчиків. Хоча наша команда VLA зосереджується на створенні великомасштабних моделей для споживання цих даних, значна їх частина залишається немаркованою та неструктурованою. Ми шукаємо експерта з самоконтролю та репрезентативного навчання, щоб розкрити весь потенціал цього величезного фонду даних.

На цій посаді ви відповідатимете за розробку та створення основного механізму обробки даних, який перетворює необроблені реальні дані датчиків у структуровані набори даних із високим сигналом, придатні для навчання нейронних мереж. Ви будете піонерами методів автоматичного контролю, фільтрації та псевдоміток цих даних, створюючи потужні уявлення, які служать основою для всіх подальших завдань, включаючи навігацію, імітаційне навчання та прийняття рішень.

Ви працюватимете безпосередньо з командами VLA та Reinforcement Learning, щоб визначити стратегії даних та інтерфейси, гарантуючи, що створені вами дані безпосередньо прискорюють розробку їхньої моделі. Якщо ви захоплюєтеся розв’язанням «вузьких місць даних» у робототехніці та хочете створювати системи, які вивчають значущі шаблони з фізичного світу, ми запрошуємо вас приєднатися до нас.

Що ви будете робити

• Проектуйте, створюйте та обслуговуйте масштабовані конвеєри даних для обробки, фільтрації та перетворення терабайтів необроблених мультимодальних даних датчиків (наприклад, відео, LiDAR, IMU, одометрії) з нашого парку роботів.

• Розробляйте та впроваджуйте найсучасніші алгоритми самоконтролю та репрезентативного навчання для автоматичного вилучення функцій, виявлення шаблонів та генерування псевдоміток із наших немаркованих даних.

• Тісно співпрацюйте з командами VLA Foundation Model і RL, щоб визначити вимоги до даних, API та стратегії для використання підібраних наборів даних і навчених представлень.

• Розробляйте та впроваджуйте надійні стратегії оцінки, тести та набори даних для ретельного відстеження продуктивності та якості як конвеєра даних, так і подальших моделей, які їх використовують.

• Володійте робочим процесом інтеграції даних, створюючи ефективні завантажувачі даних і шаблони доступу, щоб зробити високосигнальні дані легкодоступними для навчання моделі та експериментування.

• Дослідження та створення прототипів нових методів обробки даних, активного навчання та виявлення аномалій для постійного покращення якості та ефективності нашої системи обробки даних.

Те, що ви повинні мати

• Ступінь магістра або вище у відповідній галузі, такій як інформатика, машинне навчання або робототехніка.

• Принаймні три роки досвіду роботи в промисловості чи дослідницькій діяльності, включаючи досвід доктора філософії.

• Глибокий досвід у самоконтрольованому навчанні (SSL) і репрезентативному навчанні, зокрема з мультимодальними даними датчиків (наприклад, контрастне навчання, замасковані автокодери, моделі світу).

• Перевірений досвід у створенні та управлінні великомасштабними конвеєрами обробки даних для машинного навчання (наприклад, за допомогою Spark, Kubeflow або подібних хмарних інструментів).

• Глибоке розуміння даних робототехнічних датчиків (наприклад, камера, LiDAR, IMU, одометрія) та їх характеристик.

• Хороші навички програмування на Python і глибокий досвід роботи з PyTorch, включаючи створення спеціальних і ефективних завантажувачів даних.

• Досвід роботи з найкращими практиками MLOps та інструментами керування версіями даних (наприклад, DVC, Pachyderm)

Отримайте бонусні бали

• Ступінь доктора філософії в галузі робототехніки, інженерії, комп’ютерних наук, машинного навчання чи подібної дисципліни або еквівалентний дослідницький досвід.

• Публікації на конференціях вищого рівня з машинного навчання або робототехніки (наприклад, NeurIPS, ICML, CVPR, CoRL, ICLR).

• Досвід роботи з генеративними моделями (наприклад, GAN, моделі дифузії) для збільшення даних або моделювання.

RIVR, частина Amazon, прагне створити різноманітну та інклюзивну команду, яка цінує кожну точку зору. Якщо ви захоплені інноваціями в робототехніці та справляєте значний вплив, ми заохочуємо вас подати заявку та додати себе в нашу команду.

Ми вважаємо, що найкраща робота виконується під час співпраці, тому вимагаємо особистої присутності в наших офісах.

Знайдіть роботу в Швейцарії на Arbeitnow

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