Название: Ведущий инженер-исследователь в области машинного обучения Компания: Humanoid Местоположение: Великобритания, Лондон / На месте

В Humanoid мы верим в будущее, где роботы расширяют возможности человека. 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, развертываемой в реальных промышленных условиях — и мы расширяем команду, чтобы вывести ее на новый уровень.

О РОЛИ

Мы ищем опытного инженера-исследователя в области машинного обучения для присоединения к нашей команде Autonomy и разработки алгоритмов на основе обучения, которые обеспечивают динамическую локомоцию и полнофункциональное управление нашими человекоподобными роботами.

Вы будете разрабатывать надежные, повторно используемые возможности движения, которые позволяют роботу динамично перемещаться, поддерживать равновесие, взаимодействовать с окружающей средой и сочетать локомоцию с манипуляцией. Это включает в себя создание базовых примитивов движения на основе обучения, которые могут быть скомпонованы в все более сложные полнофункциональные поведения.

Вы будете тесно сотрудничать с инженерами по робототехнике, системам управления, симуляции и машинному обучению, чтобы превратить изученные поведения в надежные возможности, работающие как часть системы управления робота в реальном времени.

ЧТО ВЫ БУДЕТЕ ДЕЛАТЬ

• Проектировать и обучать политики локомоции и полнофункционального управления на основе обучения для динамических роботизированных поведений.
• Разрабатывать примитивы движения, используя различные генеративные модели на основе обучения.
• Применять обучение с подкреплением, имитационное обучение и другие подходы на основе обучения для генерации движения и управления.
• Создавать масштабируемые конвейеры симуляции, генерации данных и обучения, используя такие платформы, как Isaac Lab и MuJoCo.
• Разрабатывать методы обеспечения надежности, адаптации и передачи из симуляции в реальность, включая рандомизацию домена и обучение на данных реальных роботов.
• Развертывать, оценивать, отлаживать и настраивать обученные политики на физических человекоподобных роботах.
• Оптимизировать системы вывода политик и обучения для соответствия требованиям производительности и задержки в системах управления в реальном времени.
• Интегрировать обученные политики в более широкий стек управления роботом и автономии.

ЧТО МЫ ИЩЕМ

• Степень бакалавра, магистра или доктора наук в области робототехники, машинного обучения, компьютерных наук или смежной технической области.
• 3+ года опыта разработки систем машинного обучения в индустрии или исследованиях.
• Глубокое понимание глубокого обучения и современных архитектур политик, включая обучение, вывод, экспериментирование и отладку.
• Практический опыт в области обучения с подкреплением и как минимум в одной дополнительной области, такой как имитационное обучение, генеративные модели, последовательные модели или крупномасштабное обучение представлений.
• Уверенное знание Python и PyTorch.
• Опыт работы с физическими средами симуляции, такими как Isaac Lab, Isaac Sim, MuJoCo или аналогичные платформы.
• Способность рассуждать об алгоритмах обучения в контексте динамики, управления и физических систем.

Желательно:

• Опыт применения обучения с подкреплением или имитационного обучения к шагающим роботам, человекоподобным роботам или другим сложным физическим системам.
• Опыт в области полнофункционального управления, локомоции, имитации движения или локо-манипуляции.
• Опыт развертывания обученных политик на реальных роботизированных системах и отладки разрыва между симуляцией и реальностью.
• Знакомство с захватом движения, оптимизацией траектории, управлением на основе модели или обучением на основе демонстраций.
• Опыт обучения политик в масштабе на большом количестве симулированных сред.
• Публикации на NeurIPS, ICML, ICLR, CoRL, RSS, CVPR или эквивалентный вклад в значимые проекты с открытым исходным кодом в области робототехники или машинного обучения.

ЧТО МЫ ПРЕДЛАГАЕМ

• Конкурентный пакет акций: опционы на акции со значительным потенциалом роста по мере нашего масштабирования.
• 30+ оплачиваемых выходных дней, включая 23 дня ежегодного отпуска, все банковские праздники Великобритании и дополнительные дни закрытия компании (включая перерыв на Рождество и Новый год).
• Частное медицинское страхование, включая виртуальное и очное обслуживание.
• Пенсионная схема с общим взносом 8% (5% сотрудник, 3% работодатель) от полного заработка.
• Бесплатный ежедневный завтрак, обед и закуски в офисе.
• Работа на переднем крае — ежедневное сотрудничество с инженерами мирового класса, исследователями и экспертами по продуктам, создающими следующее поколение ИИ и человекоподобной робототехники.
• Реальная ответственность — прямой доступ к руководству учредителей, значительное влияние на направление развития продукта и возможность продвигать ключевые инициативы с первого дня.