Reino Unido
Zone & Co
Gravis Robotics
Ingeniero Senior de Aprendizaje por Refuerzo
Reino Unido
England · Texas · Zurich
PythonC++
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Gravis Robotics es una startup en rápido crecimiento, respaldada por SoftBank, que aporta Physical AI a la industria de la construcción, convirtiendo máquinas de construcción pesadas en robots autónomos.
Gravis comenzó como una spin-out de ETH Zurich, y nuestra combinación única de automatización basada en el aprendizaje y control remoto aumentado permite a un operador dirigir de forma segura una flota de máquinas de movimiento de tierras en un entorno gamificado.
Respaldado por una profunda investigación en robótica y ahora desplegado en múltiples países con importantes socios de construcción y equipamiento, nuestro equipo está creciendo rápidamente para traer esta tecnología a una industria de billones de dólares.
El Gravis RACK es un kit de adaptación independiente de la máquina que añade autonomía a excavadoras y cargadoras de ruedas de entre 10 y 100+ toneladas: sensores LiDAR y de cámara, GNSS RTK, hardware de red y computación de borde robusta que funciona sin conexión. Emparejado con la tableta Slate y nuestro software Copilot, permite a un operador manejar una máquina manualmente, con asistencia de IA o de forma totalmente autónoma. \n
Sobre el puesto
El equipo de autonomía en Gravis construye sistemas autónomos para excavadoras que operan en entornos de construcción reales. Construirás módulos de control que se ejecutan en muchas máquinas diferentes, en muchos sitios, con diferentes condiciones de suelo. Buscamos un robotista con experiencia en planificación y/o control basada en datos y una sólida experiencia en python y un buen nivel de competencia en C++.
Para tener éxito en este puesto, debe tener experiencia trabajando con robots reales, abordando los desafíos de la transferencia sim2real y desplegando sistemas robóticos en un entorno de producción.
Qué harás
Planificación y Control Basados en el Aprendizaje para Sistemas Reales
- Desarrollar sistemas de planificación y control basados en datos para excavación autónoma que generalicen entre modelos de máquinas y condiciones de suelo
- Contribuir a mejoras en la simulación que reduzcan o aborden la brecha sim2real
- Definir pipelines de recopilación y curación de datos para incorporar datos reales en el entrenamiento de políticas
- Diseñar experimentos centrados en mejoras continuas de rendimiento y robustez.
- Explorar el uso de aprendizaje por refuerzo adaptativo y en línea en sistemas desplegados
- Proporcionar mentoría y supervisión a miembros junior del equipo, becarios y estudiantes.
Integración de Sistemas
- Integrar componentes aprendidos en un stack de software más grande
- Colaborar con ingenieros de excavación y planificación de movimiento
- Construir herramientas para analizar y evaluar el comportamiento de componentes aprendidos
Qué buscamos
Reconocemos que los candidatos excelentes provienen de diversos orígenes con varias combinaciones de habilidades. Si cumples la mayoría de las cualificaciones principales a continuación, te animamos encarecidamente a postularte.
Cualificaciones principales
- 2–5 años de experiencia industrial desarrollando sistemas de aprendizaje por refuerzo para control y/o planificación y desplegándolos en robots reales con un cliente. Si solo tienes experiencia con simulación, lo más probable es que no seas un buen candidato para este puesto.
- Experiencia con entornos de simulación acelerados por GPU (por ejemplo, IsaacSim/IsaacLab, CARLA, MuJoCo)
- Sólidas habilidades en Python y experiencia con PyTorch o bibliotecas similares
- Dominio de C++
- Comodidad depurando el comportamiento de sistemas del mundo real
- Capacidad y disposición para viajar según lo requieran los proyectos de negocio.
Este puesto es ideal si
- Te apasiona construir sistemas que funcionen de manera fiable en el mundo real
- Quieres ayudar a construir un sistema de planificación y control de excavación a largo plazo destinado a escalar e impactar positivamente a toda la industria de la construcción.
- Te sientes cómodo trabajando con las realidades de datos imperfectos y mediciones ruidosas.
- Tiene un gran interés en cerrar la brecha sim2real y comprender las diferencias entre la simulación y los entornos físicos.
- Estás entusiasmado por ayudar a dirigir la dirección técnica en un equipo en crecimiento que está pasando de la prototipación a la fase de producto.
- Valoras una cultura de equipo colaborativa arraigada en el diseño reflexivo, el pensamiento creativo, el respeto mutuo y el pragmatismo. \n
Habilidades y Experiencia Deseables
- Experiencia con maquinaria hidráulica
- Experiencia con aprendizaje supervisado o aprendizaje por imitación
- Experiencia en investigación en aprendizaje por refuerzo
- Experiencia desplegando sistemas robóticos a escala (por ejemplo, cientos de unidades)
- Familiaridad con ROS o frameworks de robótica similares
- Experiencia con despliegues con flags de características, lanzamientos por etapas o plataformas de larga duración
- Experiencia en curación de datos para aplicaciones de ML
- Experiencia guiando, mentorizando o liderando colegas junior, estudiantes o equipos de proyecto.
- Familiaridad o interés en utilizar herramientas de codificación de IA.
No cumples todos los requisitos? Si te entusiasma este puesto pero tu experiencia no coincide con todas las cualificaciones, te animamos a postularte. Podrías ser el candidato perfecto para este u otros puestos. Esta es una oportunidad para unirte a un equipo dinámico y versátil, y para formar parte de una startup joven que revolucionará la construcción pesada.
Si eres un candidato altamente cualificado con las habilidades y experiencia necesarias, te animamos a postularte y a discutir tu arreglo de trabajo preferido durante el proceso de entrevista. Gravis es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades.
Estamos comprometidos a construir un equipo inclusivo y diverso, y no discriminamos por motivos de raza, color, ascendencia, origen nacional, religión, sexo, orientación sexual, edad, identidad de género, expresión de género, discapacidad, condición de veterano o otras características legalmente protegidas. Somos un equipo internacional que trabaja para resolver problemas con un impacto global: para facilitar la comunicación y la colaboración eficientes, el dominio del inglés es un requisito para todos los puestos.
Gravis Robotics ofrece un salario justo de mercado y una ubicación de trabajo en la vibrante ciudad de Zúrich. Como startup con visión de futuro, entendemos que el equilibrio entre la vida laboral y personal y la flexibilidad son consideraciones importantes para muchos profesionales:
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