Reino Unido
AKA
Humanoid
Ingeniero de Deep Learning - Modelos del mundo
Reino Unido
London, England, United Kingdom
Python
Traducción automática. Consulta el original.
Nuestra misión
En Humanoid, creemos en un futuro donde los robots amplifiquen el potencial humano. Por eso, nos hemos embarcado en la misión de construir los robots humanoides más capaces, comercialmente escalables y seguros del mundo. Estamos haciendo realidad esa misión con HMND‑01, nuestra plataforma humanoide desarrollada rápidamente que se está desplegando en entornos industriales reales, y estamos ampliando el equipo para llevarla aún más lejos.
En Humanoid nos esforzamos por crear los robots humanoides más avanzados, seguros y comercialmente escalables del mundo, que se integren perfectamente en la vida cotidiana y amplifiquen la capacidad humana.
Sobre el puesto
Como ingeniero de investigación en el equipo de World Models, construirás modelos generativos condicionados por acciones que predicen cómo evoluciona el mundo alrededor de nuestros robots (vídeo futuro, propiocepción, contactos y resultados) a partir de observaciones y acciones pasadas. Los World Models cumplen cuatro propósitos en nuestra arquitectura: un prior preentrenado y consciente de la física para nuestras políticas VLA; un motor para la recopilación de datos poco comunes, transferencia entre plataformas y transferencia de simulación a realidad; un banco de pruebas para la evaluación y validación de políticas antes de pasar al hardware; y un motor de despliegue de predicción futura que muestra lo que nuestras políticas pretenden hacer, para fines de seguridad y planificación. Este es un puesto de contribución individual práctica: diseñarás arquitecturas, ejecutarás grandes trabajos de entrenamiento y validarás tus modelos frente a datos reales de flotas procedentes de despliegues industriales.
Lo que harás
- Diseñar y entrenar World Models multimodales (vídeo, estado, acción y lenguaje) utilizando arquitecturas basadas en difusión y transformers.
- Construir modelos de predicción de vídeo y dinámica condicionados por acciones que se mantengan físicamente consistentes a largo plazo, incluyendo la manipulación con contacto, y que sirvan como priors preentrenados para políticas VLA.
- Desarrollar evaluaciones mediante simuladores aprendidos: puntuar políticas candidatas offline, predecir tasas de éxito en el mundo real antes del despliegue y desplegar futuros de políticas para exponer el comportamiento previsto para su revisión de seguridad y planificación.
- Generar despliegues sintéticos y experiencias contrafactuales (incluyendo eventos poco comunes, transferencia entre plataformas y transferencia de simulación a realidad) para aumentar el entrenamiento de políticas y medir su efecto en el rendimiento de las tareas posteriores.
- Establecer métricas de fidelidad y protocolos de calibración que cuantifiquen dónde se puede confiar en el World Model y dónde diverge de la realidad.
- Construir tuberías de datos que conviertan la telemetría de flotas, los registros de teleoperación y vídeo a escala de internet en corpus de entrenamiento para los World Models.
- Ejecutar estudios de escalado y ablación sobre arquitectura, mezcla de datos y longitud de contexto; comunicar los hallazgos de forma clara.
- Colaborar con los equipos de preentrenamiento, RL y manipulación para integrar los World Models en los bucles de entrenamiento y evaluación de políticas.
Lo que buscamos
- Un historial de entrenamiento de grandes modelos generativos (vídeo, mundo o multimodales) con modelos implementados o artefactos publicados que lo demuestren.
- Experiencia práctica profunda con arquitecturas generativas modernas: modelos de difusión, transformers autorregresivos, modelos de variables latentes o predicción de vídeo.
- Experiencia con entrenamiento distribuido a gran escala: transmisión de conjuntos de datos, gestión de puntos de control y estados, depuración de aspectos numéricos e inestabilidades de entrenamiento.
- Sólidos conocimientos de Python + PyTorch/JAX; puedes perfilar kernels, optimizar cargadores de datos y escribir código de investigación mantenible.
- Rigor empírico: diseñas evaluaciones cuidadosas, ejecutas líneas base honestas y documentas los experimentos con claridad.
- Entusiasmo por fundamentar los modelos generativos en la realidad física y no solo en píxeles.
Lo que valoramos
- Experiencia con World Models para robótica o conducción autónoma (por ejemplo, modelos de vídeo condicionados por acciones, simuladores aprendidos, RL basada en modelos).
- Familiaridad con simuladores de robótica (Isaac Sim, MuJoCo) y consideraciones de simulación a realidad.
- Experiencia en el uso de World Models para la evaluación de políticas o la generación de datos sintéticos a escala.
- Publicaciones en conferencias de primer nivel de deep learning (NeurIPS, ICML, ICLR, CoRL, CVPR) o contribuciones equivalentes de código abierto.
- Experiencia en la optimización de modelos generativos para una inferencia rápida.
Lo que ofrecemos
- Equity competitiva: opciones sobre acciones con un potencial de revalorización significativo a medida que escalamos.
- 30+ días libres pagados, incluyendo 23 días de vacaciones anuales, todos los días festivos del Reino Unido y días adicionales de cierre de la empresa (incluyendo el cierre de Navidad y Año Nuevo).
- Seguro médico privado, incluyendo atención virtual y presencial.
- Plan de pensiones con una contribución total del 8% (5% por parte del empleado, 3% por parte del empleador) sobre el salario total.
- Desayuno diario gratuito, almuerzo con catering y snacks en la oficina.
- Trabaja en la vanguardia: colabora a diario con ingenieros, investigadores y expertos en producto de clase mundial que están construyendo la próxima generación de IA y robótica humanoide.
- Propiedad real: acceso directo al liderazgo fundador, aportaciones significativas en la dirección del producto y la capacidad de impulsar iniciativas clave desde el primer día.
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