Vereinigte Staaten
Axiom Path
Figure
Helix AI Engineer, Generative AI
Vereinigte Staaten
San Jose, California, United States
Python
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Über die Stelle
Figure ist ein KI-Robotik-Unternehmen, das autonome, universell einsetzbare humanoide Roboter entwickelt.
Unser Ziel ist es, verkörperte KI-Systeme zu entwickeln, die in der realen Welt wahrnehmen, schlussfolgern und handeln können.
Unser Helix-Team ist für die Entwicklung der Kern-KI-Systeme verantwortlich, die die Autonomie von Humanoiden ermöglichen. Wir suchen einen Helix AI Engineer, Generative AI, der generative Modelle entwickelt und skaliert, damit Roboter die physische Welt verstehen, simulieren und mit ihr interagieren können. Diese Rolle konzentriert sich auf das Training und die Bereitstellung von Diffusions- und generativen Modellen in den Bereichen Vision, Video und Multimodalität mit Anwendungen, die Wahrnehmung, Datengenerierung und modellbasiertes Schlussfolgern umfassen.
Figure hat seinen Hauptsitz in San Jose, CA, und diese Rolle erfordert 5 Tage pro Woche Zusammenarbeit im Büro.
Das US-Basisgehalt für diese Vollzeitstelle beträgt zwischen $200,000 - $400,000
Die für diese Position angebotene Vergütung kann je nach mehreren individuellen Faktoren variieren, einschließlich berufsbezogenem Wissen, Fähigkeiten und Erfahrung. Das gesamte Vergütungspaket kann je nach spezifischer Rolle auch zusätzliche Komponenten/Leistungen umfassen. Diese Informationen werden weitergegeben, wenn ein Stellenangebot unterbreitet wird.
VERANTWORTLICHKEITEN
- Entwerfen, Trainieren und Bereitstellen von generativen Modellen im großen Maßstab, mit Schwerpunkt auf diffusionsbasierten Ansätzen für Vision-, Video- und multimodale Daten
- Entwickeln von Modellen, die die Roboterwahrnehmung, Weltmodellierung und Vorhersage aus rohen sensorischen Eingaben verbessern
- Erstellen von generativen Systemen für die Erstellung synthetischer Daten, Augmentierung und Skalierung von Datensätzen für das Roboterlernen
- Erforschen und Implementieren von State-of-the-Art-Techniken in den Bereichen Diffusion, generative Modellierung und multimodale Foundation Models
- Optimieren von Trainingspipelines für generative Modelle im großen Maßstab über verteilte Systeme hinweg
- Enge Zusammenarbeit mit den Data-, Training-Infrastructure- und Agent-Teams, um generative Modelle in den gesamten Autonomie-Stack zu integrieren
- Bewerten der Modellqualität, Robustheit und Generalisierung in realen Szenarien
- Beitrag zum Design von skalierbaren Experimentier-Frameworks für die Entwicklung generativer Modelle
ANFORDERUNGEN
- Erfahrung im Trainieren und Bereitstellen von generativen Modellen (Diffusion, autoregressiv oder verwandte Ansätze) im großen Maßstab
- Starkes Verständnis moderner deep learning-Techniken für visuelle und/oder multimodale Systeme
- Beherrschung von Python und deep learning-Frameworks wie PyTorch
- Erfahrung mit großen Datensätzen und verteilten Trainingssystemen
- Hohe experimentelle Strenge und Fähigkeit zur schnellen Iteration bei der Modellleistung
- Solide Software-Engineering-Kenntnisse und Fähigkeit zum Aufbau zuverlässiger, wartbarer Systeme
- Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten und unklare, wirkungsvolle technische Probleme zu lösen
BONUSPUNKTE
- Erfahrung mit Diffusionsmodellen für die Bild- oder Videogenerierung
- Erfahrung mit multimodalen Foundation Models (Vision-Sprache oder Vision-Sprache-Aktion)
- Hintergrund in der Erstellung synthetischer Daten oder Simulation für Robotik oder verkörperte KI
- Erfahrung mit der Optimierung von groß angelegten Trainings (Multi-Node, GPU-Cluster usw.)
- Vertrautheit mit 3D, Videovorhersage oder Weltmodellen
- Frühere Arbeit in den Bereichen Robotik, verkörperte KI oder reale ML-Systeme
- Veröffentlichungen im Bereich machine learning, Computer Vision oder generative Modellierung
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