Robotics Engineer: Foundation Model Training

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Research Engineer в General Robotics для разработки foundation-моделей роботизированного восприятия и действий в рамках платформы GRID. Работа охватывает архитектуру моделей, крупномасштабное обучение, reinforcement learning, симуляцию и оценку качества.

Задачи

• Формулировать исследовательские гипотезы и проектировать строгие эксперименты с учётом потребностей внедрения
• Разрабатывать и масштабировать foundation-модели для роботизированного восприятия и действий
• Использовать симуляцию и разнообразные датасеты для pretraining, post-training, reinforcement learning и оценки
• Масштабировать существующие симуляционные платформы для генерации данных и RL на гетерогенных сценах и задачах
• Повышать обобщающую способность моделей за пределы продемонстрированных задач и улучшать пространственное понимание
• Улучшать sim-to-real перенос и надёжность в условиях реального развёртывания
• Разрабатывать Auto-Engineering методы для масштабируемого и надёжного внедрения
• Реализовывать, оценивать и понятно доносить результаты исследований в виде переиспользуемого production-quality кода

Требования

• Bachelor's degree в Computer Science, Robotics или смежной технической области либо эквивалентный практический опыт
• Опыт исследований или прикладной работы в machine learning, robotics или computer vision
• Уверенное владение Python и опыт работы с PyTorch
• Опыт разработки и оценки моделей машинного обучения или робототехнических алгоритмов
• Опыт работы хотя бы с одной платформой симуляции роботов
• Понимание inverse kinematics, динамики и роботизированной манипуляции
• Подтверждённые исследовательские способности: публикации, существенный вклад в исследования или эквивалентная работа в индустрии
• Необходимо получить и поддерживать разрешение на работу в стране трудоустройства

Условия

• Венчурное финансирование, среди инвесторов Accenture
• Участие в Microsoft's Startups Pegasus Program
• Команда с опытом работы в Microsoft Research, Google Research и DeepMind
• Сингапурская команда тесно сотрудничает с командой в США как расширенный исследовательский центр
• Регулярные взаимные визиты инженеров между офисами для коллаборации

Навыки

• Python
• PyTorch
• machine learning
• robotics
• computer vision
• reinforcement learning
• simulation
• inverse kinematics
• robotic manipulation
• Vision-Language-Action models
• world models
• diffusion policies
• flow-matching policies
• transformers
• imitation learning
• large-scale pretraining
• data-mixture design
• post-training
• NVIDIA Isaac Sim
• Isaac Lab
• MuJoCo
• ManiSkill
• sim-to-real transfer