Vereinigte Staaten
The MITRE Corporation
RoboForce
Lead AI Research Engineer, Embodied Systems
Vereinigte Staaten
Milpitas, California, United States
PythonC++
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Über die Stelle
Warum RoboForce
RoboForce ist ein KI-Robotik-Unternehmen, das Physical AI-gestützte Robo-Labor für stumpfe, schmutzige und gefährliche Arbeiten entwickelt.
Die Roboter des Unternehmens sind für anspruchsvolle Industrieumgebungen konzipiert, mit einem Fokus auf reale Einsätze und Skalierbarkeit.
Wir suchen einen Lead AI Research Engineer, Embodied Systems, der die Systeme, die Embodied AI in reale Roboteraktionen umwandeln, leitet und verantwortet.
Sie werden der technische Leiter und Verantwortliche für den gesamten Embodied-System-Stack sein – das Onboard-KI-System, das Datenerfassungssystem, die Teleoperationssysteme und das On-Robot-Reinforcement-Learning-System – und die Richtung hands-on vorantreiben und die Schleife zwischen Daten, Modellen und Aktionen in der physischen Welt schließen.
Aufgaben
- Leitung und Verantwortung auf technischer Seite für die Embodied-Systeme, die den Daten-Flywheel von RoboForce antreiben – das Onboard-KI-System (Inferenz), das Datenerfassungssystem, die Teleoperationssysteme und das On-Robot-Reinforcement-Learning-System.
- Festlegung der technischen Richtung und Architektur für die Ausführung, Bewertung und Verbesserung gelernter Modelle auf realen Robotern.
- Bereitstellung dieser Systeme End-to-End auf physischen Robotern – vom Bring-up bis zum zuverlässigen Echtzeitbetrieb in anspruchsvollen Industrieumgebungen.
- Verantwortung für die On-Robot-Bereitstellung und die Closed-Loop-Bewertung von Policies, um reale Leistung in messbare Verbesserungen umzuwandeln.
- Zusammenarbeit mit und Einflussnahme auf das Robotics-Software-Team und das ML-Research-Team, um Schnittstellen und Prioritäten über den gesamten Stack abzustimmen.
- Weiterentwicklung der Richtung – Mentoring von Ingenieuren und Anhebung des technischen Niveaus für Embodied-Systems-Arbeiten.
Anforderungen
- Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Robotik, Elektrotechnik oder einem verwandten Fachgebiet mit relevanter Berufserfahrung oder eine Promotion.
- Nachgewiesene Erfolgsbilanz in der End-to-End-Leitung komplexer Roboter- oder Embodied-Systeme und Festlegung der technischen Richtung für andere Ingenieure.
- Starke Kenntnisse in C++ und Python, mit soliden Systemprogrammierungs- und Echtzeit-/leistungsbezogenen Ingenieurkenntnissen.
- Praktische Erfahrung mit ROS/ROS2 und Roboter-Middleware, einschließlich Echtzeitintegration von Sensorik, Steuerung und Rechenleistung.
- Erfahrung in der Integration und Bereitstellung von ML-Modellen/Policies in Echtzeit-Roboter- oder autonomen Systemen – Systemverantwortung und -aufbau, nicht Modelltraining oder Forschung.
- Erfordert 5 Tage pro Woche Zusammenarbeit im Büro mit den Teams.
Bonusqualifikationen
- Erfahrung mit Teleoperations- und Datenerfassungssystemen (z. B. VR, UR, GELLO, UMI) und den Herausforderungen der Erfassung hochwertiger Roboterdaten im großen Maßstab.
- Erfahrung mit On-Robot-Reinforcement-Learning oder Closed-Loop-Policy-Improvement-Systemen.
- Vertrautheit mit Roboter-Lern-Policies (VLA, Imitationslernen, Verhaltensklonen) und deren Echtzeit-Inferenz- und Steuerungsintegrationsmerkmalen.
- Vertrautheit mit Manipulations-Stacks, Whole-Body-Control-Schnittstellen oder Echtzeit-Middleware-Tuning.
Leistungen
- Wettbewerbsfähige Aktienoptionen/Equity-Programme.
- Kranken-, Zahn- und Sehkraftversicherung, 401(k) Plan.
- Visumsponsorship und Green-Card-Unterstützung für qualifizierte Kandidaten.
- Mittag- und Abendessen, eine voll ausgestattete Küche und regelmäßige Teambuilding-Events.
Vergütung: Gehalt $190,000–$265,000 USD + Bonus + Equity
Die oben genannte Gehaltsspanne stellt die erwartete Vergütung für diese Vollzeitstelle in den USA dar. Die endgültige Vergütung wird basierend auf dem Umfang der Rolle, dem Level, dem Standort, den berufsbezogenen Fähigkeiten, der Erfahrung und der relevanten Ausbildung oder Schulung festgelegt und kann in Ausnahmefällen außerhalb des angegebenen Bereichs liegen.
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