Reino Unido
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Broaden Management Partners
Engenheiro Fundador de Aprendizado de Robôs
RemotoReino Unido
London, England, Reino Unido
Python
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a Vaga
Engenheiro Fundador de Aprendizado de Robôs
Reportando-se ao Líder de Engenharia (e trabalhando diretamente com parceiros e fundadores), o Engenheiro Fundador de Aprendizado de Robôs faz a ponte entre os dados de demonstração humana e o desempenho da política no mundo real. Você decidirá, com evidências empíricas, quais conjuntos de dados a empresa deve coletar e como esses dados devem ser representados.
Esta função equilibra engenharia de fluxo de trabalho de dados prática com experimentação de políticas. Você construirá fluxos de trabalho de segmentação de tarefas e rotulagem assistida, construirá carregadores de dados de políticas e executará experimentos de treinamento e avaliação de políticas usando conjuntos de dados egocêntricos e UMI para provar que os dados da empresa melhoram diretamente o sucesso das tarefas do robô.
Detalhes da Vaga
| Startup de IA Física e Robótica Apoiada pela YC | Londres (Remoto) | Tempo Integral | Até £150K + Equity
Cronograma: Início Imediato.
Localização: Londres (Remoto).
Sobre a Empresa
Nossa cliente é uma empresa de dados físicos de IA apoiada pela Y Combinator (S26) que está construindo os conjuntos de dados fundamentais de vídeo e movimento humano para as principais equipes de robótica e IA incorporada. Focada em vídeo egocêntrico em primeira pessoa e dados de demonstração UMI, a empresa transforma operações de captura do mundo real em produtos de dados de alta precisão e versionados que as equipes de modelos fundamentais e VLA utilizam para treinar robôs físicos.
Apoiada por uma rodada seed recém-fechada, sua principal restrição é a oferta, não a demanda. Eles estão escalando ativamente a engenharia de implantação, operações de campo e hardware de captura para acompanhar a demanda massiva dos clientes.
Os fundadores estão construindo uma equipe de engenharia fundadora de três pessoas para definir os padrões técnicos, ferramentas e metodologia de avaliação por trás do conjunto de dados de referência mundial para aprendizado de robôs.
Principais Responsabilidades
- Transformar gravações longas em intervalos de tarefas úteis, definir esquemas de anotação para necessidades específicas do cliente e garantir que cada rótulo permaneça travado no quadro do vídeo de origem.
- Implantar modelos de IA para propor limites de tarefas e rótulos, rotear resultados incertos para revisão humana, escrever instruções de rotulagem e medir a consistência do revisor.
- Construir carregadores e transformações de dados personalizados que formatam vídeo, rótulos e trajetórias de movimento (incluindo movimento de mão humana e caminhos de garra UMI) em entradas prontas para políticas.
- Ajustar e avaliar políticas de robôs em dados de demonstração humana, executando comparações de linha de base controladas, testes de divisão retidos e avaliações de desempenho de tarefas em condições de teste realistas.
- Traduzir insights de avaliação de políticas em recomendações de dados precisas — orientando as equipes de percepção e captura sobre quais tarefas, pontos de vista e anotações geram a maior melhoria de política.
Habilidades e Competências
- Experiência comprovada no treinamento, ajuste fino e avaliação de políticas de manipulação de robôs ou aprendizado por imitação (por exemplo, Diffusion Policies, VLAs, ACT).
- Forte capacidade em Python e PyTorch com conforto na construção de interfaces de conjunto de dados, carregadores e ferramentas de anotação ao lado de pesquisa em ML.
- Profundo entendimento de vazamento de avaliação, confundidores de conjunto de dados e a lacuna entre métricas de perda offline e sucesso de tarefas de robôs físicos.
- Experiência trabalhando com segmentação de ação temporal, anotações de vídeo, trajetórias espaciais e transferência de dados humano-para-robô.
Qualificações e Experiência
- Experiência como Engenheiro de Aprendizado de Robôs, Pesquisador de IA Incorporada ou Engenheiro de ML de Robótica.
- Histórico comprovado de preparação pessoal de dados de treinamento, treinamento ou ajuste fino de políticas de robôs e avaliação de desempenho de tarefas físicas ou simuladas.
- Experiência prática em conectar decisões de conjunto de dados diretamente a melhorias de política, identificando confundidores e prevenindo vazamento de dados.
- Experiência em manipulação física de robôs, políticas de difusão, modelos de visão-linguagem-ação ou transferência humano-para-robô é altamente desejável.
Pacote: Salário base competitivo de até £150K + equity significativo para engenheiro fundador com propriedade absoluta sobre a avaliação de políticas e padrões de conjuntos de dados.
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