Vereinigte Staaten
HEARTLAND BUSINESS SYSTEMS LLC
RoboForce
Senior / Staff AI Research Engineer, Data Infrastructure
Vereinigte Staaten
Milpitas, California, United States
Python
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Über die Stelle
Warum RoboForce
RoboForce ist ein KI-Robotik-Unternehmen, das Physical AI-gestützte Robo-Arbeitskräfte 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 Senior / Staff AI Research Engineer, Data Infrastructure, um die Daten- und Lernmaschine hinter dem Physical AI-Stack von RoboForce aufzubauen. In dieser Rolle sind Sie für die gesamte Pipeline verantwortlich – von der Erfassung roher Teleoperations- und UMI-Gerätedaten über die Kuratierung, Annotation und Speicherung bis hin zur Post-Training-Infrastruktur, die Demonstrationen bewertet, Fehlermuster identifiziert und den Kreislauf zur Modell-Neuschulung schließt.
Aufgaben
- Entwurf und Wartung von End-to-End-Datenerfassungspipelines, die multimodale Demonstrationsdaten von Teleoperationsgeräten und UMI-Hardware aufnehmen, einschließlich Synchronisation, Versionierung und verteilter Speicherung im großen Maßstab.
- Aufbau von Annotationstools und Datenkuratierungs-Workflows – Qualitätsfilterung, Deduplizierung, Episodenbewertung und Domänenneugewichtung –, um hochwertige Trainingsdatensätze für das Roboterrichtlinienlernen zu erstellen.
- Entwicklung einer Post-SFT-Reinforcement-Learning-Infrastruktur: Implementierung von Belohnungsbewertungen für Demonstrationen, Mining und Kategorisierung von Fehlermustern sowie Rückführung kuratierter Fehlerdaten in den Neuschulungskreislauf.
- Aufbau von Bewertungs- und Testinfrastruktur zur Protokollierung von Policy-Rollouts auf dem Roboter, Erfassung strukturierter Ergebnisse und Bereitstellung umsetzbarer Diagnosen für das Forschungsteam.
- Zusammenarbeit mit ML-Forschern zur Definition von Datenschemata, Episodenformaten und Pipeline-Schnittstellen, die eine schnelle Iteration beim Training von VLA- und Manipulationsrichtlinien unterstützen.
- Architektur skalierbarer Speicher- und Abrufsysteme für heterogene Roboterdaten (Vision, Propriozeption, Aktion, Sprache) sowohl in Cloud- als auch in On-Premise-Umgebungen.
Anforderungen
- Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Robotik oder einem verwandten Fachgebiet mit 5+ Jahren Erfahrung.
- Starke Kenntnisse in Python und Erfahrung im Aufbau von produktionsreifen Datenpipelines und ETL-Systemen.
- Praktische Erfahrung mit der Verwaltung großer Datensätze, einschließlich Versionierung, Deduplizierung, Qualitätsfilterung und verteilter Speicherung (z. B. S3, GCS, HDF5, WebDataset, Zarr).
- Erfahrung im Aufbau oder der Arbeit mit Post-Training-Infrastrukturen – SFT-Pipelines, Belohnungsmodellierung oder RL-Trainingsschleifen (z. B. PPO, DPO, Rejection Sampling).
- Vertrautheit mit deep learning-Frameworks (PyTorch, JAX) und ML-Trainingsworkflows, die für eine enge Zusammenarbeit mit Forschungsteams ausreichen.
- Erfordert 5 Tage/Woche In-Office-Zusammenarbeit mit den Teams.
Bonus Qualifikationen
- Erfahrung mit Robotik-Datenerfassungs-Hardware – Teleoperationsgeräte, UMI, GELLO oder ähnliches – und den damit verbundenen Synchronisations- und Vorverarbeitungsproblemen.
- Vertrautheit mit Robotik-Lernpipelines: Imitationslernen, Verhaltensklonen oder VLA/VLM-Fine-Tuning-Workflows.
- Erfahrung im Aufbau von Bewertungs- oder Experimentverfolgungsinfrastrukturen (z. B. Weights & Biases, MLflow, benutzerdefinierte Rollout-Logger).
- Nachgewiesene Fähigkeit, Annotationstools oder Human-in-the-Loop-Labeling-Systeme für strukturierte oder multimodale Daten zu entwerfen.
Leistungen
- Wettbewerbsfähige Aktienoptionen/Equity-Programme.
- Kranken-, Zahn- und Sehkraftversicherung, 401(k) Plan.
- Visabeschaffung und Green-Card-Unterstützung für qualifizierte Kandidaten.
- Mittag- und Abendessen, eine voll ausgestattete Küche und regelmäßige Teambuilding-Events.
Vergütung: Gehalt $185,000–$325,000 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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