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ML/AI Research Internship - PhD

PythonC++
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Wer wir sind

Atoms baut die Maschinen, die die nächste Ära des Fortschritts vorantreiben.

Im letzten Jahrzehnt hat Software die digitale Welt verändert. Doch die physische Welt – in der Lebensmittel produziert, Rohstoffe abgebaut, Waren transportiert und Industrien betrieben werden – ist nach wie vor weit weniger intelligent, weit weniger effizient und weitaus stärker eingeschränkt. Das ändern wir.

Atoms entwickelt Physical AI-Roboter für die Branchen, die unsere Zivilisation voranbringen, angefangen bei der Lebensmittelindustrie über den Bergbau bis hin zum Transportwesen. Unsere Systeme sind darauf ausgelegt, die reale Welt präzise zu verstehen, vorherzusagen und zu steuern, um komplexe physische Abläufe zuverlässiger, skalierbarer und produktiver zu gestalten.

Diese Arbeit erfordert mehr als nur Robotik. Sie erfordert eine tiefe Integration von Hardware, Software, AI, Betriebsabläufen, Fertigung und Immobilien. Wir bauen Maschinen nicht nur im Labor. Wir setzen sie in realen Umgebungen ein, betreiben sie, lernen aus ihnen und verbessern sie, bis sie in großem Maßstab funktionieren.

Wir sind Robotiker, Ingenieure, Operatoren und Entwickler. Wir glauben, dass die nächsten großen Technologieunternehmen nicht nur Informationen transformieren werden, sondern die physischen Systeme, die unseren Alltag prägen.

Wenn Sie an schwierigen Problemen mit realem Einfluss arbeiten möchten, kommen Sie zu uns.

Über die Rolle

Wir suchen einen visionären AI/ML Research Intern, der unser Gründungsteam verstärkt und die Lücke zwischen hochgradiger AI-Forschung und realer physischer Aktorik für unsere autonomen Transportplattformen der nächsten Generation schließt.

In dieser Rolle tragen Sie zu zentralen Forschungsinitiativen im Bereich World Models und Vision-Language-Action (VLA) Modellen bei. Sie helfen dabei, bahnbrechende theoretische Erkenntnisse in skalierbare, reale Anwendungen auf physischen autonomen Systemen zu übersetzen und maßgeblich zu beeinflussen, wie unsere Plattformen komplexe Umgebungen wahrnehmen, simulieren und in ihnen navigieren.

Ihre Aufgaben

  1. Erforschung und Entwicklung modernster RL- und Destillationstechniken für die Trajektorienplanung.
  1. Integration neuer Forschungsergebnisse aus der breiteren AI-Community sowie Identifizierung und Prototyping der vielversprechendsten Lösungen.
  1. Design und Prototyping von multimodalen End-to-End-Modellen, die visuelle Echtzeitwahrnehmung und übergeordnete Verhaltensziele in physische Fahrzeugaktionen übersetzen.
  1. Entwicklung interaktiver World Models auf Basis von Rohdaten aus Multi-Sensor-Logs, um dem Team zu ermöglichen, Ereignisse neu zu simulieren und abzufragen, was ein Fahrzeug sehen würde, wenn es seine Trajektorie ändern würde.
  1. Sicherstellung, dass zentrale Modelle für autonomes Fahren nahtlos auf neuartige städtische Umgebungen und Grenzfälle adaptiert werden können.
  1. Zusammenarbeit mit Validierungs- und Forschungsteams, um Modellexperimente durch rigorose simulierte Szenarien zu führen, Regressionen zu erkennen und systemische Leistungsengpässe zu identifizieren.

Was wir suchen

  1. Ausbildung: Aktuell eingeschrieben in einem PhD-Programm in Informatik, EECS, Robotik, Machine Learning oder einem eng verwandten quantitativen Fachbereich.
  1. Forschungserfahrung: Publikationen oder Einreichungen bei erstklassigen machine learning- oder Robotik-Konferenzen (z. B. NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, RSS, ICRA, CoRL).
  1. Kernkompetenzen: Forschungshintergrund auf Graduate-Niveau mit Fokus auf mindestens einen der folgenden Bereiche:
  1. Generative World Models / Videogenerierung / Diffusionsmodelle
  1. Vision-Language-Action (VLA) Modelle oder Embodied AI
  1. Reinforcement Learning (RL), Trajektorienoptimierung oder Entscheidungsfindungssysteme
  1. Großskalige multimodale Transformer-Architekturen angewandt auf Robotik oder raumzeitliche Daten
  1. Framework-Kenntnisse: Fortgeschrittene praktische Erfahrung mit PyTorch oder JAX für das Training und Fine-Tuning großskaliger neuronaler Netze.
  1. Programmierung: Fundierte Kenntnisse in Python sowie Arbeitskenntnisse in C++.

Wünschenswerte Qualifikationen

  1. Praktische Erfahrung mit Sensor Fusion durch Integration von Eingaben aus Multi-Kamera-Setups, LiDAR und Radar.
  1. Vertrautheit mit Bird’s-Eye-View (BEV) visuellen Repräsentationen, 3D-Belegungsprognosen, Multi-Task-Learning oder spezialisierter Datentokenisierung für räumliche Daten.
  1. Vorerfahrung mit großskaligem verteiltem Training auf GPU/TPU-Clustern (z. B. DeepSpeed, Megatron-LM, Ray oder PyTorch FSDP).
  1. Frühere Forschungs- oder Praktikumserfahrung im Bereich autonomes Fahren, mobile Robotik oder Spatial AI.

Warum Sie zu uns kommen sollten

Bei Atoms arbeiten Sie an einer der entscheidenden Herausforderungen unserer Zeit: Automatisierung in die physische Welt zu bringen, um einen echten, nachhaltigen Einfluss zu erzielen. Wir existieren, um wertvolle unbekannte Wahrheiten aufzudecken und sie in Fortschritt zu verwandeln. Das bedeutet, ständig über das Bekannte hinauszugehen und das zu bauen, was noch nicht existiert. Die Arbeit ist ehrgeizig und oft herausfordernd, basiert jedoch auf einem gemeinsamen Ziel und einem Team, das sich verpflichtet hat, es gemeinsam zu erreichen. Unsere Arbeit ist nur dann von Bedeutung, wenn sie anderen dient, und wir wissen, dass bedeutender Fortschritt vom Vertrauen der Menschen, denen wir dienen, und der Stärke unseres Teams abhängt. Deshalb investieren wir in beides und schaffen ein Umfeld, in dem Sie Ihre beste Arbeit leisten und wachsen können.

Was Sie sonst noch wissen müssen

Diese Rolle ist an unserem Standort in Mountain View oder San Francisco angesiedelt. Atoms ist ein Unternehmen, das von Erfindungsgeist und kontinuierlichem Wandel angetrieben wird; wir erfinden unsere Branchen ständig neu, entwickeln neue Produkte und verfeinern unsere Arbeitsweise. Wir erzielen unsere besten Ergebnisse gemeinsam. Deshalb arbeiten alle unsere bürobasierten Teams fünf Tage die Woche vor Ort.

Die Gehaltsspanne für dieses Praktikum beträgt $70/Std. pro Stunde.

Die tatsächliche Vergütung wird individuell festgelegt und kann je nach Erfahrung, Fähigkeiten und Qualifikationen variieren.

Atoms nimmt laufend Bewerbungen entgegen.

Sind Sie bereit, sich uns anzuschließen, während wir denen dienen, die anderen dienen?

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