États-Unis
PwrQ Holdings LLC
Figure
Ingénieur en Apprentissage par Renforcement – Contrôle du Corps Entier
États-Unis
San Jose, California, United States
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Figure est une entreprise de robotique IA développant des robots humanoïdes autonomes à usage général. L'objectif de l'entreprise est de commercialiser des robots humanoïdes dotés d'une intelligence de niveau humain. Ses robots sont conçus pour effectuer une variété de tâches sur les marchés domestiques et commerciaux. Figure a son siège social à San Jose, CA.
Figure est une entreprise de robotique IA développant des robots humanoïdes autonomes à usage général. L'objectif de l'entreprise est de commercialiser des robots humanoïdes dotés d'une intelligence de niveau humain. Ses robots sont conçus pour effectuer une variété de tâches sur les marchés domestiques et commerciaux. Nous sommes basés à North San Jose, CA et exigeons 5 jours/semaine de collaboration au bureau. Il est temps de construire.
Nous recherchons un Ingénieur en Apprentissage par Renforcement pour développer, entraîner, déployer et évaluer des algorithmes avancés d'apprentissage par renforcement pour le contrôle du corps entier de notre robot humanoïde.
Responsabilités principales
- Développer, entraîner et déployer des algorithmes d'apprentissage par renforcement pour le contrôle du corps entier
- Déterminer les observations, les actions et les types de modèles qui permettent d'atteindre des performances maximales
- Identifier et combler les écarts les plus importants entre la simulation et la réalité
- Définir, tester et évaluer les métriques de performance des politiques apprises
- Renforcer la pile de contrôle pour garantir une robustesse à toute épreuve
Exigences
- Solide expérience en dynamique et contrôle, idéalement de robots à pattes
- Expérience avec les algorithmes d'apprentissage par renforcement pour la robotique : PPO, SAC, etc.
- Expérience dans le réglage des hyperparamètres et des fonctions de coût pour ces algorithmes d'apprentissage par renforcement
- Familiarité avec les techniques courantes d'apprentissage par renforcement telles que : la randomisation de domaine, l'apprentissage par curriculum, la mise en forme de récompense, etc.
- Capacité à diriger des projets de contrôle complexes et à encadrer des ingénieurs juniors
Qualifications supplémentaires
- Expérience avec les techniques de clonage de comportement (par exemple, distillation)
La fourchette de salaire de base aux États-Unis pour ce poste à temps plein se situe entre $150,000 et $350,000 annuellement.
La rémunération offerte pour ce poste peut varier en fonction de plusieurs facteurs individuels, notamment les connaissances, les compétences et l'expérience liées au poste. La rémunération globale peut également inclure des composantes/avantages supplémentaires en fonction du rôle spécifique. Ces informations seront communiquées si une offre d'emploi est étendue.
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