Robot Learning Engineer

Должность: Инженер по обучению роботов | Humanoid Компания: Hirehire Местоположение: Лондон

Должность: Инженер по обучению роботов Компания: Humanoid Местоположение: Лондон, Великобритания (Кингс-Кросс) – на территории компании, пять дней в неделю Тип занятости: Полная занятость

О компании Humanoid

Humanoid создает самые совершенные, коммерчески масштабируемые и безопасные человекоподобные роботы в мире. Их платформа, HMND-01, уже развернута в реальных промышленных средах, что делает Humanoid самой серьезной компанией в области робототехники в Европе.

• Более 300 человек, 34+ национальностей, плоская структура: ваши решения напрямую внедряются в реальных роботов.
• Офисы в Лондоне (штаб-квартира, Кингс-Кросс), Бостоне, Ванкувере и Сан-Диего.
• Поддержка серьезным финансированием, быстрый и целенаправленный рост.
• Ценности: Скорость, Амбиции, Страсть, Доверие.

О должности

Команда по манипуляциям находится в центре всего, что делает Humanoid. По их собственным словам, они являются «бутылочным горлышком»: работа напряженная, влияние немедленное, и с первого дня вы получаете доступ к прототипам оборудования стоимостью в сотни тысяч фунтов стерлингов. Команда работает над локомоцией всего тела и манипуляциями, используя обучение на основе имитации и обучение с подкреплением на реальных роботах.

Это роль старшего специалиста или ведущего специалиста без управленческой траектории, и команда нанимает на несколько вакансий. Это не исследовательская роль: цель — создание политик, работающих на роботе, а результаты публикуются в виде записей в блоге, а не научных статей.

Что от вас ожидается

• Пост-тренировка политик манипуляции с помощью клонирования поведения и обучения с подкреплением, а также управление полным циклом от сырых данных до развертывания на реальном роботе.
• Работа с командой моделирования для настройки обучения с подкреплением на цифровом двойнике. Итерация по дизайну вознаграждения и качеству моделирования для достижения надежной передачи из симуляции в реальность.
• Сотрудничество с организацией по сбору данных для стимулирования сбора: определение того, как выглядят качественные данные, обеспечение разнообразия и охвата, итерация по инструкциям оператора.
• Разработка стратегий предварительной обработки данных, которые улучшают качество собранных данных.
• Расширение пространств наблюдения и действий для поддержки новых возможностей и работа с командой телеопераций для предоставления их операторам роботов.
• Сотрудничество с командами управления для улучшения плавности движений и опыта телеопераций.
• Передача полученных знаний об ограничениях текущего оборудования в циклы проектирования будущего оборудования.
• Тесное сотрудничество с командой предварительного обучения для внедрения достижений из исследований и обеспечения их надежной работы в реальных промышленных демонстрациях.

Что нужно для успеха

• Более 3 лет работы с роботами в промышленности или исследованиях, с готовыми реализованными проектами: послужной список, а не просто теория.
• Практический опыт работы с современными методами манипуляции, желательно близкий к производственному развертыванию.
• Твердое понимание современных стеков телеопераций и низкоуровневого управления роботами.
• Опыт пост-тренировки нейронных сетей: клонирование поведения и обучение с подкреплением, примененные к физическим системам.
• Знакомство с инфраструктурой глубокого обучения: потоковые наборы данных, сохранение контрольных точек, распределенное обучение, PyTorch или JAX. Вы можете профилировать и отлаживать численные расчеты.
• Сильные основы программной инженерии и кодирования: поддерживаемый исследовательский код, четкая документация экспериментов, точное донесение компромиссов. Процесс включает в себя раунд кодирования в стиле LeetCode, так что будьте готовы.
• Вы мотивированы тем, чтобы заставить вещи работать на роботе, а не писать идеальный алгоритм в симуляции. Когда что-то ломается, ваш инстинкт — отладить это, а не опубликовать.
• Вы инициативны: вы можете взять на себя открытую проблему и решать ее, не дожидаясь спецификации.
• Рабочий английский язык.

Немного не хватает опыта, но вы в курсе современных методов манипуляции? Все равно подавайте заявку. Сильные аспиранты, близкие к завершению обучения, и постдоки также приветствуются.

Желательно

• Опыт обучения VLA-моделей для манипуляции (авторегрессивные, диффузионные или на основе сопоставления потоков); знакомство с моделями OpenVLA и Physical Intelligence (π).
• Опыт применения обучения с подкреплением к задачам робототехники.
• PhD или postdoc из ведущей программы по робототехнике или ML.
• Публикации на ведущих конференциях по робототехнике или глубокому обучению, или эквивалентные вклады в open-source.

Процесс собеседования

• Вводный звонок с Игорем, исследователем ИИ в hirehire.
• Отбор HR в Humanoid.
• Раунд кодирования (в стиле LeetCode).
• Собеседование по специализации в области обучения роботов.
• Техническое собеседование по исполнению: как вы работаете, сотрудничаете и решаете проблемы.
• Необязательный разговор с техническим руководителем.

Что вы получаете

• Зарплата: широкий диапазон, определяемый уровнем, продемонстрированным на собеседованиях.
• Акции: опционы с существенным потенциалом роста по мере масштабирования Humanoid.
• Более 30 оплачиваемых выходных дней: 23 дня ежегодного отпуска, все банковские праздники Великобритании и выходные компании между Рождеством и Новым годом.
• Частное медицинское страхование: полностью финансируемое, включая виртуальную и очную помощь, а также поддержку психического здоровья.
• Пенсия: общий взнос 8% (5% сотрудник, 3% работодатель) от полного заработка.
• Ежедневное питание: бесплатный завтрак, обед и закуски в офисе.
• Реальное владение: прямой доступ к руководству основателей, реальное влияние на направление продукта и возможность реализовать ключевые инициативы с первого дня.
• Визовая поддержка и релокация в Лондон.