Estados Unidos
Nominal
Palona AI
Becario/a de Investigación de Doctorado - Robótica e IA Física
Estados Unidos
Los Altos, California, United States
PythonC++
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Palona AI está construyendo la capa de inteligencia operativa para la IA Física.
Una parte fundamental de nuestra investigación es la comprensión de interacciones: tratar las interacciones, en lugar de solo los objetos, como un objetivo de percepción de primera clase. Nuestro objetivo es permitir sistemas agentes que no sean meramente reactivos a instrucciones, sino proactivos ante eventos; sistemas que comprendan lo que está sucediendo en el mundo físico, planifiquen la respuesta adecuada y desplieguen acciones oportunas.
Ahora estamos extendiendo esta capacidad a un sistema robótico de bucle cerrado:
Percepción → Comprensión de Interacciones → Planificación → Despliegue → Monitorización de Ejecución → Replanificación
Buscamos un/a Becario/a de Investigación de Doctorado con una sólida formación en robótica para ayudar a prototipar y evaluar esta siguiente etapa de nuestra pila de IA Física.
Las prácticas se centrarán en la investigación y experimentos de preproducción que conecten nuestros modelos de comprensión de interacciones con robots reales en entornos dinámicos. Los casos de uso iniciales abarcarán restaurantes y atención médica, donde las decisiones de despliegue oportunas y conscientes del contexto son críticas.
Este es un puesto de investigación práctico para alguien que quiera trabajar en problemas que se sitúan entre la investigación de IA de vanguardia y el despliegue de robótica en el mundo real.
Tendrás la oportunidad de trabajar en sistemas que no se limitan a la evaluación de benchmarks o la simulación, sino que están diseñados para operar en entornos físicos reales donde la percepción, el tiempo, la fiabilidad y la ejecución son importantes.
En qué Trabajarás
- Extender nuestros modelos de comprensión de interacciones para soportar decisiones de despliegue robótico en tiempo real.
- Construir sistemas de bucle cerrado que conecten percepción, planificación, ejecución robótica, monitorización y replanificación.
- Desarrollar métodos para decidir cuándo, dónde y cómo debe actuar un robot basándose en eventos del mundo físico y el contexto operativo.
- Integrar y programar plataformas robóticas reales para investigación y experimentos de preproducción.
- Monitorizar la ejecución del robot, detectar fallos o desviaciones, y activar la replanificación y el redespliegue rápidos.
- Diseñar experimentos para tareas robóticas restringidas pero económicamente útiles en entornos de restaurantes y atención médica.
- Evaluar la robustez del sistema ante cambios en actores, objetos, ubicaciones, tiempos y condiciones ambientales.
- Explorar cómo las representaciones centradas en la interacción pueden soportar un comportamiento robótico más fiable y generalizable.
- Contribuir a publicaciones de investigación, prototipos y potencialmente innovaciones de sistemas patentables.
Qué Buscamos
- Estar cursando actualmente un doctorado en Robótica, Informática, IA, Visión por Computadora, Machine Learning, o un campo relacionado.
- Sólida experiencia práctica en robótica, idealmente a través de trabajo en un laboratorio de robótica académico o industrial.
- Experiencia programando, entrenando, integrando y depurando robots reales.
- Familiaridad con sistemas de percepción robótica, planificación, control o IA incorporada.
- Sólidas habilidades de ingeniería de software, preferiblemente en Python y C++.
- Experiencia trabajando con marcos modernos de deep learning como PyTorch.
- Capacidad para moverse con fluidez entre ideas de investigación y sistemas físicos en funcionamiento.
Cualificaciones Preferidas
- Publicaciones en conferencias de IA, visión por computadora o robótica de primer nivel como NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, RSS, CoRL, ICRA o IROS.
- Experiencia con modelos de visión-lenguaje, comprensión de video, reconocimiento de interacciones, IA incorporada o aprendizaje robótico.
- Experiencia con sistemas de percepción y toma de decisiones en tiempo real.
- Experiencia con ROS / ROS2, entornos de simulación, planificación de movimiento o middleware robótico.
- Experiencia desplegando modelos o sistemas de robótica fuera de entornos puramente simulados.
- Formación o conocimiento del dominio en atención médica, robótica asistencial, operaciones hospitalarias, cuidado de ancianos o entornos clínicos.
- Experiencia trabajando con datos limitados, ruidosos o débilmente supervisados.
Más oportunidades con un solo perfil
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