Internship - Spatial AI and Navigation

Название: Стажировка – Пространственный ИИ и Навигация Компания: Humanoid Местоположение: Великобритания, Лондон / В офисе

В Humanoid мы верим в будущее, где роботы усиливают человеческий потенциал. Именно поэтому мы поставили перед собой миссию по созданию самых способных, коммерчески масштабируемых и безопасных человекоподобных роботов в мире. Мы воплощаем эту миссию в жизнь с помощью HMND-01 – нашей быстро разработанной человекоподобной платформы, которая развертывается в реальных промышленных условиях – и мы расширяем команду, чтобы продвинуться еще дальше.

НАША МИССИЯ

Мы создаем программные системы, которые позволяют роботам эффективно работать в реальном мире, расширяя возможности человека и переопределяя способы выполнения работы.

ВОЗМОЖНОСТИ

Мы ищем стажеров, которые любознательны, инициативны и полны энтузиазма работать над реальными роботизированными системами.

Это стажировка с открытым завершением, вы не будете ограничены одним компонентом, а будете работать над системами восприятия, навигации и мультимодальными системами, тесно сотрудничая с командой, чтобы найти области, где вы можете принести наибольшую пользу.

Вы можете работать на любом уровне стека: от систем камер (отметка времени, синхронизация, проверка) через восприятие и понимание сцены до навигации и интеграции с локомоцией. Область намеренно широка. Мы ищем людей, которые полны желания погружаться в незнакомые области и быстро учиться.

Это полная стажировка (5 дней в неделю) в течение зимы, базирующаяся в нашем офисе в Лондоне, Юстон, где вы будете с самого начала вносить вклад в реальные системы при руководстве и поддержке опытных исследователей и инженеров.

Продолжительность: 12 недель | Дата начала: Ноябрь | Компенсация: Конкурентная оплата + мы будем вас кормить (серьезно, еда вкусная)

НАД ЧЕМ ВЫ МОЖЕТЕ РАБОТАТЬ

• Разработка систем восприятия для навигации и взаимодействия роботов в реальных условиях.
• Работа над сфокусированными задачами в области Vision-Language(-Action) или мультимодальных моделей (компоненты, наборы данных, оценка).
• Запуск и анализ экспериментов с использованием существующих конвейеров.
• Улучшение качества данных посредством курирования и маркировки.
• Изучение методов понимания сцены, 3D-восприятия или навигации и их применение к реальным системам.
• Прототипирование идей и быстрая итерация под руководством.
• Сотрудничество в интеграции моделей в роботизированные платформы.

ЧТО МЫ ИЩЕМ

• Студент, получающий степень в области компьютерных наук, машинного обучения, робототехники или смежной области.
• Прочные основы в области машинного обучения и/или компьютерного зрения.
• Практический опыт работы с PyTorch и обучением ML-моделей.
• Опыт проведения экспериментов и интерпретации результатов.
• Интерес к мультимодальным моделям, 3D-зрению, пространственному рассуждению, навигации или воплощенному ИИ.
• Способность брать на себя ответственность и итерировать под руководством.
• Сильные навыки решения проблем и внимание к деталям.
• Быстрое обучение, комфортная работа в быстро меняющейся среде, основанной на исследованиях.

КАК ПОДАТЬ ЗАЯВКУ

Выполните приведенное ниже задание и отправьте свое решение в виде общедоступного репозитория GitHub — включите README с инструкциями по запуску вашей системы, примерами выходных данных и кратким описанием вашего выбора дизайна. Вы сможете указать URL вашего репозитория GitHub при заполнении формы заявки, а также ваше имя и резюме.

Мы ищем не стандартные решения, а то, как вы мыслите. Самые сильные работы креативны, оригинальны и выходят за рамки очевидного.

ЗАДАНИЕ ДЛЯ СТАЖЕРОВ: ЧТО ИЗМЕНИЛОСЬ В КОМНАТЕ?

Создайте систему, которая сравнивает две записи с телефона одной и той же небольшой внутренней области, например комнаты, и определяет значительные изменения в 3D: перемещенную мебель, новые препятствия или удаленные объекты.

Роботам необходимо понимать, как меняется их окружение с течением времени. Ваша система должна определять, что изменилось и где это произошло, одновременно отличая фактические изменения от различий в точке обзора камеры, окклюзии или неполных наблюдений.

Сделайте две короткие видеозаписи с помощью телефона, перемещая, добавляя или удаляя несколько объектов между записями. Записывайте с разных точек обзора, с достаточным перекрытием для сравнения одного и того же пространства.

Как минимум, ваша система должна:

• Создать общее 3D-представление сцены из двух записей.
• Определить и визуализировать объекты или области, которые были перемещены, добавлены или удалены в 3D.
• Описать обнаруженные изменения, используя семантические метки или естественный язык.

Ограничений по производительности в реальном времени нет. Мы намеренно оставляем подход открытым, используйте любые инструменты, модели, фреймворки или агентские рабочие процессы, которые вы найдете эффективными.

ЧТО ПОДАТЬ

• Рабочий код.
• Четкие инструкции по запуску вашей системы.
• Пример(ы) входных и выходных данных.
• (Необязательно) Краткое примечание с объяснением вашего выбора дизайна и компромиссов.

ЧТО ДЛЯ НАС ВАЖНО

• Простота и удобство использования вашего решения.
• Креативность подхода.
• Качество обнаружения пространственных изменений.
• Четкая, убедительная презентация результатов.
• Согласованность между обнаруженными изменениями, геометрией и семантикой.

Создайте что-то, чем вы гордитесь!