Ingeniero de IA Helix, Preentrenamiento de vídeo

Estados Unidos

San Jose, California, United States

Python

Traducción automática. Consulta el original.

Sobre la oportunidad

Figure es una empresa de robótica e IA que desarrolla robots humanoides autónomos de propósito general. El objetivo de la empresa es comercializar robots humanoides con inteligencia de nivel humano. Sus robots están diseñados para realizar una gran variedad de tareas en el hogar y en mercados comerciales. Figure tiene su sede en San José, California.

Nuestro equipo Helix es responsable de desarrollar los sistemas de IA centrales que impulsan la autonomía de los humanoides. Buscamos un Ingeniero de IA Helix, Preentrenamiento de vídeo para liderar el desarrollo de modelos base de vídeo a gran escala entrenados con diversos datos del mundo real y datos recopilados por robots.

Este puesto se centra en el preentrenamiento de modelos que aprenden a partir de vídeo en bruto (capturando movimiento, interacción y estructura temporal) para permitir capacidades posteriores en percepción, predicción y razonamiento encarnado.

Responsabilidades

Diseñar y entrenar modelos base de vídeo a gran escala con diversos conjuntos de datos que abarcan vídeos a escala de internet y datos recopilados por robots.

Desarrollar estrategias de preentrenamiento que capturen dinámicas temporales, movimiento e interacción con objetos a partir de secuencias de vídeo en bruto.

Crear modelos que aprendan representaciones transferibles para tareas posteriores como percepción, seguimiento, predicción y control.

Explorar arquitecturas para la comprensión y generación de vídeo, incluyendo enfoques basados en transformers y en difusión.

Implementar canales de datos y estrategias de entrenamiento eficientes para la ingesta de vídeo de alto rendimiento y el entrenamiento distribuido a gran escala.

Optimizar el rendimiento del modelo en cuanto a restricciones de computación, memoria y eficiencia de entrenamiento.

Colaborar estrechamente con los equipos de modelado generativo, agentes y aprendizaje robótico para integrar modelos preentrenados en la pila de autonomía.

Diseñar marcos de evaluación y puntos de referencia para medir la comprensión temporal, la calidad de la predicción y la generalización.

Requisitos

Experiencia en el entrenamiento de modelos a gran escala con datos de vídeo u otras modalidades secuenciales de alta dimensión.

Sólida comprensión de las arquitecturas modernas de deep learning para vídeo, visión o sistemas multimodales.

Experiencia en preentrenamiento a gran escala, incluyendo la curación de conjuntos de datos, dinámicas de entrenamiento y leyes de escalado.

Dominio de Python y marcos de deep learning como PyTorch.

Experiencia trabajando con sistemas de entrenamiento distribuido y grandes clústeres de GPU.

Gran rigor experimental y capacidad para iterar rápidamente en el diseño de modelos y estrategias de entrenamiento.

Sólidas habilidades de ingeniería de software y capacidad para construir sistemas escalables y fiables.

Capacidad para trabajar de forma independiente e impulsar direcciones de investigación ambiguas y de alto impacto.

Cualificaciones adicionales

Experiencia trabajando en modelos de vídeo de vanguardia o modelos base multimodales.

Antecedentes en difusión de vídeo, modelado de vídeo autorregresivo o modelos de mundo.

Experiencia en laboratorios de IA líderes como OpenAI, Google DeepMind, Google, ByteDance, Midjourney o Adobe.

Experiencia en la construcción y filtrado de conjuntos de datos a gran escala para el preentrenamiento de vídeo.

Familiaridad con la robótica, la IA encarnada o el aprendizaje a partir de vídeo egocéntrico/en primera persona.

Historial de publicaciones en machine learning, visión por ordenador o IA multimodal.

El rango salarial base en EE. UU. para este puesto a tiempo completo es $200,000 a $400,000 al año.

La remuneración ofrecida para este puesto puede variar en función de varios factores individuales, incluyendo los conocimientos, habilidades y experiencia relacionados con el trabajo. El paquete de compensación total también puede incluir componentes/beneficios adicionales dependiendo del puesto específico. Esta información se compartirá si se presenta una oferta de empleo.

Idiomas

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