Reino Unido
Zone & Co
Gravis Robotics
Engenheiro Sênior de Aprendizado por Reforço
Reino Unido
England · Texas · Zurich
PythonC++
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Gravis Robotics é uma startup em rápido crescimento, Série A, apoiada pela SoftBank, que traz IA Física para a indústria da construção, transformando máquinas pesadas de construção em robôs autônomos.
A Gravis começou como um spin-out da ETH Zurich, e nossa combinação única de automação baseada em aprendizado e controle remoto aprimorado permite que um operador conduza com segurança uma frota de máquinas de terraplanagem em um ambiente gamificado.
Apoiada por pesquisa profunda em robótica e agora implantada em vários países com parceiros líderes em construção e equipamentos, nossa equipe está crescendo rapidamente para levar essa tecnologia a uma indústria de trilhões de dólares.
O RACK da Gravis é um kit de retrofit independente de máquina que adiciona autonomia a escavadeiras e pás-carregadeiras de 10 a mais de 100 toneladas: sensoriamento LiDAR e de câmera, GNSS RTK, hardware de rede e computação de ponta robusta que funciona offline. Emparelhado com o tablet Slate e nosso software Copilot, permite que um operador opere uma máquina manualmente, com assistência de IA ou totalmente autônoma. \n
Sobre a Vaga
A equipe de autonomia da Gravis constrói sistemas autônomos para escavadeiras operando em ambientes de construção reais. Você construirá módulos de controle que rodam em muitas máquinas diferentes, em muitos locais, com diferentes condições de solo. Estamos procurando um roboticista com experiência em planejamento e/ou controle driven por dados, profundo conhecimento em python e bom nível de proficiência em C++.
Para ter sucesso nesta função, você deve ter experiência trabalhando com robôs reais, enfrentando os desafios de transferência sim2real e implantando sistemas robóticos em um ambiente de produção.
O que você fará
Planejamento e Controle Baseados em Aprendizado para Sistemas Reais
- Desenvolver sistemas de planejamento e controle driven por dados para escavação autônoma que generalizam entre modelos de máquinas e condições de solo
- Contribuir para melhorias de simulação que reduzam ou abordem a lacuna sim2real
- Definir pipelines de coleta e curadoria de dados para incorporar dados reais no treinamento de políticas
- Projetar experimentos focados em melhorias contínuas de desempenho e robustez.
- Explorar o uso de aprendizado por reforço adaptativo e online em sistemas implantados
- Fornecer mentoria e supervisão para membros juniores da equipe, estagiários e estudantes.
Integração de Sistemas
- Integrar componentes aprendidos em um stack de software maior
- Colaborar com engenheiros de escavação e planejamento de movimento
- Construir ferramentas para analisar e avaliar o comportamento de componentes aprendidos
O que buscamos
Reconhecemos que candidatos excelentes vêm de diversas origens com várias combinações de habilidades. Se você atende à maioria das qualificações principais abaixo, nós o encorajamos fortemente a se candidatar.
Qualificações principais
- 2–5 anos de experiência na indústria desenvolvendo sistemas de aprendizado por reforço para controle e/ou planejamento e implantando-os em robôs reais com um cliente. Se você tem apenas experiência com simulação, provavelmente não é um bom candidato para esta posição.
- Experiência com ambientes de simulação acelerados por GPU (por exemplo, IsaacSim/IsaacLab, CARLA, MuJoCo)
- Fortes habilidades em Python e experiência com PyTorch ou bibliotecas similares
- Proficiência em C++
- Confortável depurando o comportamento de sistemas do mundo real
- Capacidade e disposição para viajar conforme exigido por projetos de negócios.
Esta Vaga é Ideal Se
- Você é apaixonado por construir sistemas que funcionam de forma confiável no mundo real
- Você quer ajudar a construir um sistema de planejamento e controle de escavação de longa duração destinado a escalar e impactar positivamente toda a indústria da construção.
- Você se sente confortável trabalhando com as realidades de dados imperfeitos e medições ruidosas.
- Você tem um grande interesse em preencher a lacuna sim2real e entender as diferenças entre simulação e ambientes físicos.
- Você está animado para ajudar a impulsionar a direção técnica em uma equipe em crescimento que está transitando do protótipo para o estágio de produto.
- Você valoriza uma cultura de equipe colaborativa enraizada em design cuidadoso, pensamento criativo, respeito mútuo e pragmatismo. \n
Habilidades e Experiência Desejáveis
- Experiência com máquinas hidráulicas
- Experiência com aprendizado supervisionado ou aprendizado por imitação
- Experiência de pesquisa em aprendizado por reforço
- Experiência em implantação de sistemas robóticos em escala (por exemplo, centenas de unidades)
- Familiaridade com ROS ou frameworks de robótica similares
- Experiência com implantações com feature flags, rollouts graduais ou plataformas de longa duração
- Experiência com curadoria de dados para aplicações de ML
- Experiência em orientar, mentorar ou liderar colegas juniores, estudantes ou equipes de projeto.
- Familiaridade ou interesse em utilizar ferramentas de codificação de IA.
Não atende a todos os requisitos? Se você está entusiasmado com esta vaga, mas sua experiência não corresponde a todas as qualificações, nós ainda o encorajamos a se candidatar. Você pode ser o candidato perfeito para esta ou outras posições. Esta é uma oportunidade de ingressar em uma equipe dinâmica e versátil, e de fazer parte de uma jovem startup que revolucionará a construção pesada.
Se você é um candidato altamente qualificado com as habilidades e experiência necessárias, nós o encorajamos a se candidatar e discutir seu arranjo de trabalho preferido durante o processo de entrevista. A Gravis é um empregador que oferece igualdade de oportunidades.
Estamos comprometidos em construir uma equipe inclusiva e diversificada, e não discriminamos com base em raça, cor, ancestralidade, origem nacional, religião, sexo, orientação sexual, idade, identidade de gênero, expressão de gênero, deficiência, status de veterano ou outras características legalmente protegidas. Somos uma equipe internacional que está trabalhando para resolver problemas com impacto global: para facilitar a comunicação e colaboração eficientes, a proficiência em inglês é um requisito para todas as funções.
A Gravis Robotics oferece um salário justo de mercado e um local de trabalho na vibrante cidade de Zurique. Como uma startup voltada para o futuro, entendemos que o equilíbrio entre vida pessoal e profissional e a flexibilidade são considerações importantes para muchos profissionais:
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