Vereinigte Staaten
Roku
Civ Robotics
Physical AI Engineer
Vereinigte Staaten
San Francisco, California, United States
PythonC++
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ÜBER DAS UNTERNEHMEN
Civ Robotics hat es sich zur Aufgabe gemacht, repetitive Aufgaben in der 3 Billionen schweren Infrastruktur-Bauindustrie zu automatisieren. Wir widmen uns der Schließung der Fachkräftelücke und der Beschleunigung der Entwicklung essenzieller Infrastrukturprojekte. Im Kern unserer Mission steht unsere innovative Technologie in den Bereichen Robotik und autonome Navigation.
Mit über 100 Robotern, die weltweit auf Baustellen im Einsatz sind, sind wir stolz darauf, die nächste Generation von Bauvermessungswerkzeugen für Solaranlagen, Tiefbau, Landvermessung, Straßenmarkierungen und allgemeine Bauunternehmungen einzuführen. Unsere Technologie wurde von Grund auf so entwickelt, dass die Projekte unserer Kunden präziser, einfacher und effizienter als je zuvor werden.
Werden Sie Teil unseres dynamischen Teams und übernehmen Sie eine zentrale Rolle bei der Pionierarbeit für Innovationen in der Baustellenrobotik!
ÜBER DIE ROLLE
Sie erforschen, entwickeln Prototypen und implementieren neue Ansätze für Intelligenz auf echten Robotern. Das könnte bedeuten:
- Aufbau lernbasierter Wahrnehmungs- und Bildverarbeitungssysteme für unstrukturierte Außenumgebungen
- Erforschung von Vision-Language-Action-Modellen, Foundation Models, Imitation Learning, Reinforcement Learning und gelernten Weltmodellen
- Entwicklung von Möglichkeiten für Roboter, aus Demonstrationen, von Bedienern, früheren Missionen und Flottendaten zu lernen
- Kombination klassischer Robotik mit modernem machine learning, anstatt sie als konkurrierende Philosophien zu betrachten
- Entwicklung von Modellen für Szenenverständnis, Geländeverständnis, Objekterkennung, Segmentierung, Lokalisierung, Manipulation und autonomes Verhalten
- Wege finden, große Mengen an Robotersensordaten in nützliche Trainingsdaten umzuwandeln
- Aufbau von Pipelines für Datenerfassung, Evaluierung, Replay und Training für Physical AI
- Aktuelle Forschungsergebnisse aufgreifen und herausfinden, was auf einem Roboter tatsächlich funktioniert
- Experimente entwerfen, in Simulationen testen und anschließend draußen in der Praxis auf einer Maschine anwenden
- Enge Zusammenarbeit mit Experten für Autonomie, Steuerung, Embedded Systems, Mechanik und Produktentwicklung
- Mitwirkung an der Definition der langfristigen Physical AI-Architektur für unsere Roboter und Flotten
Auf Staff-Ebene helfen Sie zudem dabei, die nächsten Arbeitsschwerpunkte zu identifizieren – anstatt nur eine bestehende Roadmap auszuführen.
WAS WIR SUCHEN
Sie verfügen über fundierte Erfahrung in einer Kombination aus:
- Machine learning / deep learning
- Computer Vision
- Robotik und autonome Systeme
- C++ und Python
- PyTorch oder ähnliche ML-Frameworks
- ROS / ROS2
- Reale Sensordaten: Kameras, LiDAR, GNSS, IMU oder Ähnliches
- Training, Evaluierung und Bereitstellung von Modellen auf realen Systemen
Aber noch wichtiger ist: Sie wissen, wie man Dinge außerhalb des Labors zum Laufen bringt.
Sie verstehen, dass ein Modell, das einmal in einem Notebook läuft, etwas ganz anderes ist als ein Modell, das täglich auf einem Roboter funktioniert.
Sie achten auf Latenz, Rechenleistung, fehlerhafte Sensoren, ungewöhnliche Randfälle, sich ändernde Umgebungen, Debugging und die tausend kleinen Details zwischen einer guten Idee und einer funktionierenden Maschine.
SIE KÖNNTEN GUT ZU UNS PASSEN, WENN
- Sie neue Robotik- und KI-Paper lesen und diese sofort ausprobieren möchten.
- Sie Nebenprojekte mit Robotern, Kameras, Drohnen, Greifarmen, Autos, Embedded Systems oder seltsamen Hardwareteilen haben, die Sie wahrscheinlich gar nicht hätten kaufen müssen.
- Sie gerne zwischen Forschungscode und einem Roboter mit einem Schraubenschlüssel in der Hand wechseln.
- Sie sich wohl dabei fühlen, den aktuellen Ansatz infrage zu stellen und zu sagen: „Es könnte einen völlig anderen Weg geben, dies zu lösen.“
- Sie die Welt nicht in „KI-Leute“ und „Robotik-Leute“ unterteilen.
- Und wenn etwas schließlich auf einer 10,000-Pfund-Maschine in der realen Welt funktioniert, fühlt sich das deutlich aufregender an, als einen Benchmark um weitere 1% zu verbessern.
BONUSPUNKTE
Erfahrung mit einem der folgenden Punkte ist nützlich, aber nicht erforderlich:
- Vision-Language Models / Vision-Language-Action-Modelle
- Imitation Learning oder Reinforcement Learning
- Roboter-Foundation-Models
- 3D-Wahrnehmung
- Neural Rendering / NeRF / Gaussian Splatting
- Selbstüberwachtes oder unüberwachtes Lernen
- Synthetische Daten und Simulation
- NVIDIA Jetson / TensorRT / Edge Inference
- Isaac Sim oder andere Robotik-Simulatoren
- Groß angelegte Robotik-Datensätze
- Lernen aus Teleoperation oder menschlichen Demonstrationen
- Schwere Maschinen, autonome Fahrzeuge, landwirtschaftliche Roboter, Bergbau, Bauwesen oder andere Outdoor-Robotik
WARUM CIV ROBOTICS
Wir haben etwas, das in der Physical AI immer noch selten ist: Echte Roboter, die echte Arbeit verrichten und echte Daten generieren.
Unsere Maschinen werden in Umgebungen eingesetzt, in denen Autonomie unmittelbaren wirtschaftlichen Mehrwert schafft. Das gibt uns die Möglichkeit, den Kreislauf zwischen Einsatz, Daten, Lernen und Verbesserung zu schließen.
Sie können etwas bauen, es auf einem Roboter installieren, es im Feld testen, daraus lernen und die nächste Version verbessern.
Wir suchen jemanden, der mitgestalten möchte, wie die nächste Generation realer Roboter aussehen sollte – und sie dann baut.
LEISTUNGEN & VORTEILE
- Umfassende Gesundheitsversorgung (medizinisch, zahnärztlich, augenärztlich) für Sie und Ihre Familie.
- Wettbewerbsfähiges Gehalt mit Wachstumspotenzial.
- Aktienoptionen in einem schnell wachsenden Robotikunternehmen.
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
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