États-Unis
Anduril Industries
Asiacruit BPO, Inc.
Lead AI Research Scientist (Robotique)
À distanceÉtats-Unis
United States
Python
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos d'Asiacruit
Chez Asiacruit, nous mettons en relation les meilleurs talents avec des organisations visionnaires dans tous les secteurs. Notre mission est d'aider les entreprises à se développer grâce à des solutions intelligentes, stratégiques et centrées sur l'humain. Nous accompagnons les entreprises en leur fournissant des talents de haute qualité pour les marchés locaux et mondiaux.
Présentation du poste
Nous recherchons un Lead Physical AI / Vision-Language-Action (VLA) Research Scientist pour diriger le développement et l'adaptation de modèles de fondation reliant la perception visuelle, la compréhension du langage et les actions robotiques.
Vous guiderez les efforts de recherche et de mise en œuvre pour aider les robots à interpréter les informations visuelles, à comprendre les instructions en langage naturel et à générer des actions significatives pour la navigation et la manipulation. Le rôle combine l'IA multimodale, l'adaptation de modèles de fondation, l'apprentissage robotique et la vision par ordinateur appliquée.
Responsabilités clés
- Diriger l'adaptation et le développement de modèles Vision-Language-Action pour des applications robotiques.
- Affiner (fine-tune) des modèles VLA à poids ouverts tels que OpenVLA, Octo et π0 pour des tâches de navigation et de manipulation.
- Développer des représentations multimodales reliant les observations par caméra, les instructions en langage naturel, le raisonnement spatial et les actions des robots.
- Concevoir des approches de tokenisation d'action et de génération de points de passage spatiaux pour le comportement robotique.
- Développer des pipelines de réglage fin efficaces en paramètres en utilisant des techniques telles que LoRA et d'autres méthodes PEFT.
- Travailler avec des modèles vision-langage, des Vision Transformers (ViT) et de grands modèles multimodaux.
- Intégrer la perception visuelle et les capacités d'IA dans les systèmes de prise de décision robotiques.
- Explorer l'apprentissage inter-incarnation (cross-embodiment) et des jeux de données tels que Open X-Embodiment pour améliorer la généralisation des modèles sur différentes plateformes robotiques.
- Collaborer avec les équipes de contrôle robotique et de systèmes embarqués pour traduire les sorties des modèles en comportements robotiques exécutables.
- Diriger la planification de la recherche, les évaluations techniques, les expériences et les améliorations des performances des modèles.
- Guider les chercheurs et les ingénieurs dans l'adaptation, l'entraînement, l'évaluation et le déploiement des modèles.
Qualifications
- Master ou doctorat en informatique, intelligence artificielle, robotique, Machine Learning ou un domaine connexe.
- Au moins 4 ans d'expérience pertinente en IA multimodale, modèles de fondation, modèles vision-langage, apprentissage par imitation ou apprentissage robotique.
- Solide expérience dans le développement, l'entraînement ou le réglage fin de grands modèles multimodaux, de Vision Transformers ou d'architectures deep learning connexes.
- Maîtrise approfondie de Python et de PyTorch ou JAX.
- Expérience pratique avec des modèles vision-langage ou des architectures Vision-Language-Action (VLA).
- Connaissance des modèles VLA à poids ouverts tels que OpenVLA, Octo ou π0.
- Expérience avec les outils Hugging Face et les flux de travail d'entraînement ou de réglage fin de modèles.
- Connaissance pratique des techniques de réglage fin efficaces en paramètres, y compris LoRA ou des méthodes connexes.
- Compréhension de l'apprentissage de représentations multimodales, de la perception visuelle et de la génération d'actions conditionnées par le langage.
- Connaissance de l'apprentissage par imitation robotique, de l'apprentissage de politiques ou de l'apprentissage par renforcement.
- Capacité à diriger la recherche technique, à évaluer les résultats expérimentaux et à traduire les résultats de la recherche en capacités d'IA pratiques.
- La compréhension de l'apprentissage robotique inter-incarnation (cross-embodiment) et des jeux de données tels que Open X-Embodiment est un atout.
Pourquoi nous rejoindre ?
- Diriger le développement des technologies émergentes d'IA physique et de VLA.
- Travailler à l'intersection de l'IA multimodale, des modèles de fondation et de la robotique.
- Explorer de nouvelles approches de navigation et de manipulation robotiques conditionnées par le langage.
- Collaborer avec des chercheurs en IA et des ingénieurs en robotique pour traduire la recherche en applications concrètes.
- Façonner l'orientation technique et les priorités de recherche pour les systèmes d'IA avancés.
Lieu de travail et modalités
À distance via une équipe de recherche basée aux États-Unis, ou en mode hybride à New Delhi, en Inde. L'éligibilité au télétravail est soumise aux lieux de travail approuvés par l'employeur.
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