Vereinigte Staaten
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Figure
Helix KI-Ingenieur, Video Pretraining
Vereinigte Staaten
San Jose, California, United States
Python
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Über die Stelle
Figure ist ein KI-Robotik-Unternehmen, das autonome humanoide Allzweckroboter entwickelt.
Unser Ziel ist es, verkörperte KI-Systeme zu entwickeln, die in der realen Welt wahrnehmen, schlussfolgern und handeln können.
Figure hat seinen Hauptsitz in
San Jose, CA, und diese
Rolle erfordert 5 Tage/Woche Zusammenarbeit im Büro.
Das US-Basisgehalt für diese Vollzeitstelle liegt 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 mitgeteilt, wenn ein Stellenangebot unterbreitet wird.
Unser Helix-Team ist für die Entwicklung der Kern-KI-Systeme verantwortlich, die die humanoide Autonomie antreiben. Wir suchen einen
Helix KI-Ingenieur, Video Pretraining, der die Entwicklung von groß angelegten Video-Grundlagenmodellen leitet, die auf vielfältigen realen und robotergesammelten Daten trainiert werden.
Diese Rolle konzentriert sich auf das Pretraining von Modellen, die aus Rohvideos lernen – Bewegung, Interaktion und zeitliche Struktur erfassen –, um nachgelagerte Fähigkeiten in Wahrnehmung, Vorhersage und verkörpertem Schlussfolgern zu ermöglichen.
VERANTWORTLICHKEITEN
- Entwerfen und Trainieren von groß angelegten Video-Grundlagenmodellen auf vielfältigen Datensätzen, die Internet-weite Videos und robotergesammelte Daten umfassen
- Entwickeln von Pretraining-Strategien, die zeitliche Dynamiken, Bewegung und Objektinteraktionen aus Rohvideosequenzen erfassen
- Erstellen von Modellen, die übertragbare Repräsentationen für nachgelagerte Aufgaben wie Wahrnehmung, Tracking, Vorhersage und Steuerung lernen
- Erforschen von Architekturen für Videoverständnis und -generierung, einschließlich Transformer-basierter und Diffusions-basierter Ansätze
- Implementieren effizienter Datenpipelines und Trainingsstrategien für Hochdurchsatz-Videoaufnahme und groß angelegtes verteiltes Training
- Optimieren der Modellleistung unter Berücksichtigung von Compute-, Speicher- und Trainingseffizienzbeschränkungen
- Enge Zusammenarbeit mit den Teams für generative Modellierung, Agenten und Roboterlernen, um vortrainierte Modelle in den Autonomie-Stack zu integrieren
- Entwerfen von Bewertungs-Frameworks und Benchmarks zur Messung von zeitlichem Verständnis, Vorhersagequalität und Generalisierung
ANFORDERUNGEN
- Erfahrung im Training von groß angelegten Modellen auf Videodaten oder anderen hochdimensionalen sequenziellen Modalitäten
- Starkes Verständnis moderner deep learning Architekturen für Video-, Bild- oder multimodale Systeme
- Erfahrung mit groß angelegtem Pretraining, einschließlich Datensatzkurierung, Trainingsdynamik und Skalierungsgesetzen
- Beherrschung von Python und deep learning Frameworks wie PyTorch
- Erfahrung mit verteilten Trainingssystemen und großen GPU-Clustern
- Hohe experimentelle Strenge und Fähigkeit, schnell auf Modellentwurf und Trainingsstrategien zu iterieren
- Solide Software-Engineering-Kenntnisse und Fähigkeit, skalierbare, zuverlässige Systeme zu erstellen
- Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten und unklare, wirkungsvolle Forschungsrichtungen voranzutreiben
BONUSPUNKTE
- Erfahrung mit wegweisenden Videomodellen oder multimodalen Grundlagenmodellen
- Hintergrund in Video-Diffusion, autoregressiver Videomodellierung oder Weltmodellen
- Erfahrung in führenden KI-Laboren wie OpenAI, Google DeepMind, Google, ByteDance, Midjourney oder Adobe
- Erfahrung mit der Erstellung und Filterung von groß angelegten Datensätzen für das Video-Pretraining
- Vertrautheit mit Robotik, verkörperter KI oder Lernen aus egozentrischen / First-Person-Videos
- Publikationsliste in machine learning, Computer Vision oder multimodaler KI
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