O tym stanowisku
auto_translated_note
O Menlo Menlo Research to laboratorium badań stosowanych, w którym powstają Asimov, platforma humanoidalnych robotów typu open source oraz pełen pakiet oprogramowania, który ją napędza. Naszą misją jest uczynienie pracy humanoidalnej opłacalną ekonomicznie, przekształcając oprogramowanie w pracę fizyczną na dużą skalę. Budujemy na pełnym stosie: architekturę sprzętową, lokomocję, autonomię, symulację i infrastrukturę.
Działamy szybko, wysyłamy do prawdziwych robotów i udostępniamy wszystko, co możemy, na zasadach open source. Jeśli chcesz, aby Twoja praca miała znaczenie poza publikacją lub demonstracją, to jest to miejsce. Rola Jako inżynier ds. sztucznej inteligencji w dziedzinie robotyki będziesz pracować na styku uczenia się i sprzętu, szkoleń i wdrażania zasad, które działają na platformie Asimov w prawdziwym świecie.
Nie jest to rola badawcza w tradycyjnym rozumieniu. Oczekuje się, że będziesz uzyskiwać wyniki na robotach fizycznych, a nie tylko w symulacji, i będziesz szybko wykonywać iteracje, gdy coś się zepsuje. Będziesz ściśle współpracować z zespołami zajmującymi się sprzętem, oprogramowaniem sprzętowym i infrastrukturą, aby zamknąć pętlę między szkoleniem a wdrożeniem.
Co będziesz robić - Projektować i szkolić zasady RL i uczenia się przez imitację w zakresie lokomocji, manipulacji lub kontroli całego ciała - Przeprowadzać eksperymenty na sprzęcie fizycznym i zamykać lukę między symulacją a rzeczywistością poprzez systematyczne debugowanie i adaptację domen - Budować i utrzymywać środowiska symulacyjne i potoki danych, które wspierają szybką iterację polityki - Instrumentowanie wdrożeń robotów i analizowanie trybów awarii, aby wprowadzić ulepszenia z powrotem do szkolenia - Współpraca z inżynierami sprzętu i oprogramowania układowego, aby zrozumieć ograniczenia fizyczne i poprawić niezawodność zasad Czego szukamy - Solidne podstawy w uczeniu się przez wzmacnianie lub uczenie się przez naśladownictwo, z praktycznym doświadczeniem Zasady szkoleniowe działające na rzeczywistych systemach - Komfort pracy bezpośrednio z robotami, a nie tylko symulatorami - Biegłość w języku Python i znajomość standardowych frameworków RL/ML (JAX, PyTorch, IsaacGym/IsaacLab, MuJoCo lub podobne) - Nastawienie empiryczne, nastawione przede wszystkim na debugowanie, zależy Ci na tym, co faktycznie działa na sprzęcie - Możliwość szybkiego poruszania się i przełączania kontekstu między problemami badawczymi a zadaniami inżynieryjnymi Ładny posiadać - Wcześniejsza praca na platformach robotów humanoidalnych lub robotów z nogami - Doświadczenie w technikach transferu z symulacji do rzeczywistego (randomizacja domeny, identyfikacja systemu, wstrzykiwanie szumu) - Wkład w projekty robotyki typu open source - Podstawa teorii sterowania, optymalizacji trajektorii lub dynamiki Dlaczego warto dołączyć do Menlo Zasady, które szkolisz, nie są zapisane w notesie. Działają na prawdziwym humanoidzie, w prawdziwym świecie, na krótkich pętlach sprzężenia zwrotnego. Zobaczysz, jak Twój sprzęt zostanie przeniesiony w ciągu kilku dni, a nie kwartałów.
Będziesz współpracować bezpośrednio z zespołami zajmującymi się sprzętem, oprogramowaniem sprzętowym i infrastrukturą, zapewniając dobrą widoczność i prawdziwe stawki, a wszystko, co możesz, będzie typu open source. Jeśli chcesz zbudować systemy, które zamienią oprogramowanie w pracę fizyczną, to właśnie tutaj się to dzieje. Uwaga na temat sztucznej inteligencji Nie na każdym stanowisku potrzebujesz głębokiej wiedzy na temat sztucznej inteligencji, ale oczekujemy, że wszyscy w Menlo będą intelektualnie ciekawi, zainteresowani majsterkowaniem i odkrywaniem oraz podekscytowani możliwością wykorzystania sztucznej inteligencji jako prawdziwego współpracownika w swojej pracy.
W przypadku niektórych stanowisk biegłość w posługiwaniu się sztuczną inteligencją jest podstawowym wymaganiem. W takim przypadku powiemy to wyraźnie w kwalifikacjach. Ludzie, którzy tu prosperują, nie traktują AI jako nowości.
Używają go, aby lepiej myśleć i ułatwiać innym korzystanie z ich pracy. Równe szanse i zakwaterowanie Zatrudniamy utalentowanych ludzi z różnych środowisk. Jeśli jesteś podekscytowany stanowiskiem, ale nie spełniasz wszystkich wymagań, nadal zachęcamy Cię do aplikowania.
Menlo Research jest pracodawcą zapewniającym równe szanse i nie dyskryminuje ze względu na jakąkolwiek prawnie chronioną cechę. Menlo zapewnia rozsądne udogodnienia podczas procesu aplikacyjnego. Jeśli potrzebujesz, daj znać swojemu rekruterowi.
Aplikuj bezpośrednio na RemoteJobs.org: https://remotejobs.org/remote-jobs/robotics-ai-engineer-menlo