Vereinigte Staaten
Anduril Industries
Research Scientist, Robotics, DeepMind
Vereinigte Staaten
Cambridge, Massachusetts, United States
Python
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MINDESTQUALIFIKATIONEN: *
- Abgeschlossene Promotion in Informatik, einem verwandten Fachbereich oder eine vergleichbare praktische Erfahrung. *
- Erfahrung in der Mitarbeit in Forschungsgemeinschaften oder -initiativen, einschließlich der Veröffentlichung von Beiträgen auf Konferenzen (z. B. NeurIPS, CoRL, ICML, ICLR). *
- Erfahrung in der Arbeit mit Simulatoren und Robotern.
BEVORZUGTE QUALIFIKATIONEN: *
- Erfahrung im Training neuronaler Netze unter Verwendung großer Datensätze oder Simulationen zur Verbesserung des Verhaltens realer Roboter. *
- Erfahrung in der Robotermanipulation. *
- Erfahrung mit Python-Programmierung.
ÜBER DIE STELLE
Wir sind davon überzeugt, dass Robotik eine bedeutende Rolle dabei spielen kann, Aufgaben für Menschen einfacher, schneller und sicherer zu gestalten. Wir suchen Robotiker, Designer sowie Hardware- und Softwareingenieure, die uns dabei unterstützen, diese Möglichkeiten zu erforschen, bahnbrechende Technologien zu entwickeln und neue Produkte zu schaffen, die Millionen von Menschen helfen können.
Bei DeepMind Robotics leisten wir Pionierarbeit bei der Integration von KI in die physische Welt, um eine Ära physischer Agenten zu ermöglichen. Indem wir Roboter befähigen, wahrzunehmen, zu planen, zu denken, Werkzeuge zu benutzen und zu handeln, versetzen wir sie in die Lage, zunehmend komplexere Aufgaben zu lösen.
In dieser Rolle konzentrieren Sie sich auf die Entwicklung von Basismodellen, wie z. B. fortschrittliche Vision-Language-Action (VLA)-Modelle, die das Weltverständnis von Gemini mit physischen Aktionen kombinieren, um eine direkte Robotersteuerung zu ermöglichen. Dazu gehören Gemini Robotics, unser fortschrittlichstes Gemini-Modell für die physische Welt, und Gemini Robotics On-Device, unser schnellstes Gemini-Modell, das ohne Datennetzwerk funktioniert.
Diese Modelle ermöglichen es Robotern, eine breite Palette von Aufgaben auszuführen, interaktiv auf ihre Umgebung zu reagieren, eine hohe Geschicklichkeit zu erreichen und über lange, mehrstufige Sequenzen hinweg zu schlussfolgern. Über die Modellentwicklung hinaus engagieren wir uns für den Fortschritt der universellen Robotik, insbesondere in Bereichen wie agentisches Schlussfolgern, Verständnis der realen Welt, Aktionsverallgemeinerung, Mensch-Roboter-Interaktion, Geschicklichkeit, Ganzkörpersteuerung und kontinuierliches Lernen. Um diese Innovationen in großem Maßstab einzusetzen, arbeiten Sie mit führenden Robotikunternehmen zusammen, um diese Intelligenz in einer Vielzahl von Anwendungen in die physische Welt zu bringen.
Künstliche Intelligenz wird eine der transformativsten Erfindungen der Menschheit sein. Bei Google DeepMind sind wir ein wegweisendes KI-Labor mit außergewöhnlichen interdisziplinären Teams, die sich darauf konzentrieren, die KI-Entwicklung voranzutreiben, um komplexe globale Herausforderungen zu lösen und hochwertige Produktinnovationen für Milliarden von Nutzern zu beschleunigen. Wir nutzen unsere Technologien zum breiten öffentlichen Nutzen und für wissenschaftliche Entdeckungen, wobei Sicherheit und Ethik stets unsere höchste Priorität haben.
Wir verschieben die Grenzen in mehreren Bereichen. Unsere globalen Teams bieten vielfältige Lernmöglichkeiten und abwechslungsreiche Karrierewege für diejenigen, die motiviert sind, durch kollektive Anstrengung außergewöhnliche Ergebnisse zu erzielen.
Die individuelle Vergütung wird durch Faktoren wie berufsbezogene Fähigkeiten, Erfahrung sowie relevante Ausbildung oder Weiterbildung bestimmt.
USA: $174000 - $252000 (USD) + 15% Bonus-Ziel + Aktienoptionen + Sozialleistungen
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VERANTWORTLICHKEITEN: *
- Entwurf, Implementierung, Training und Evaluierung großer Modelle und Algorithmen für Roboteragenten, um Durchbrüche zu erzielen und neue Roboterfähigkeiten zu erschließen. *
- Schreiben von Software zur Umsetzung von Forschungsideen und für schnelle Iterationen. *
- Teilnahme an einer Vielzahl von Forschungsbereichen, einschließlich Lernen aus Simulation, Reinforcement Learning, Lernen aus Demonstrationen, Vision-Language-Action (VLA)-Modellen, Transformern, Videogenerierung, Robotersteuerung, humanoiden Robotern und mehr. *
- Effektive Zusammenarbeit in einem großen Team mit sich ändernden Agenden, um ehrgeizige Forschungsziele zu erreichen. *
- Entwicklung kreativer Ideen, Aufbau von Experimenten und Testen von Hypothesen, um Forschungsergebnisse klar und effizient sowohl intern als auch extern zu präsentieren.
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