États-Unis
Nominal
Palona AI
Stagiaire de Recherche PhD - Robotique & IA Physique
États-Unis
Los Altos, California, United States
PythonC++
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Palona AI développe la couche d'intelligence opérationnelle pour l'IA Physique.
Un élément central de notre recherche est la compréhension des interactions : traiter les interactions, plutôt que les objets seuls, comme une cible de perception de premier ordre. Notre objectif est de permettre des systèmes agents qui ne sont pas simplement réactifs aux instructions, mais proactifs face aux événements — des systèmes qui comprennent ce qui se passe dans le monde physique, planifient la bonne réponse et déploient une action opportune.
Nous étendons actuellement cette capacité à un système robotique en boucle fermée :
Perception → Compréhension des Interactions → Planification → Déploiement → Surveillance de l'Exécution → Replanification
Nous recherchons un Stagiaire de Recherche PhD avec une solide expérience en robotique pour aider à prototyper et évaluer cette prochaine étape de notre pile d'IA Physique.
Le stage se concentrera sur la recherche et les expériences de pré-production qui connectent nos modèles de compréhension des interactions avec des robots réels dans des environnements dynamiques. Les cas d'utilisation initiaux couvriront les restaurants et les soins de santé, où les décisions de déploiement opportunes et conscientes du contexte sont critiques.
Il s'agit d'un rôle de recherche pratique pour quelqu'un qui souhaite travailler sur des problèmes situés entre la recherche de pointe en IA et le déploiement robotique dans le monde réel.
Vous aurez l'opportunité de travailler sur des systèmes qui ne se limitent pas à l'évaluation de benchmarks ou à la simulation, mais qui sont conçus pour fonctionner dans des environnements physiques réels où la perception, le timing, la fiabilité et l'exécution comptent tous.
Sur quoi vous travaillerez
- Étendre nos modèles de compréhension des interactions pour supporter les décisions de déploiement robotique en temps réel.
- Construire des systèmes en boucle fermée qui connectent la perception, la planification, l'exécution robotique, la surveillance et la replanification.
- Développer des méthodes pour décider quand, où et comment un robot doit agir en fonction des événements du monde physique et du contexte opérationnel.
- Intégrer et programmer des plateformes robotiques réelles pour des expériences de recherche et de pré-production.
- Surveiller l'exécution du robot, détecter les échecs ou les déviations, et déclencher une replanification et un redéploiement rapides.
- Concevoir des expériences pour des tâches robotiques contraintes mais économiquement utiles dans les environnements de restauration et de soins de santé.
- Évaluer la robustesse du système face aux changements d'acteurs, d'objets, de lieux, de timing et de conditions environnementales.
- Explorer comment les représentations centrées sur l'interaction peuvent supporter un comportement robotique plus fiable et généralisable.
- Contribuer aux publications de recherche, aux prototypes et potentiellement aux innovations de systèmes brevetables.
Ce que nous recherchons
- Actuellement en doctorat (PhD) en Robotique, Informatique, IA, Vision par Ordinateur, Machine Learning, ou un domaine connexe.
- Solide expérience pratique en robotique, idéalement acquise dans un laboratoire de robotique académique ou industriel.
- Expérience en programmation, entraînement, intégration et débogage de robots réels.
- Familiarité avec les systèmes de perception robotique, de planification, de contrôle ou d'IA incarnée.
- Solides compétences en ingénierie logicielle, de préférence en Python et C++.
- Expérience de travail avec des frameworks modernes de deep learning tels que PyTorch.
- Capacité à passer avec fluidité des idées de recherche aux systèmes physiques fonctionnels.
Qualifications préférées
- Publications dans des conférences majeures en IA, vision par ordinateur ou robotique telles que NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, RSS, CoRL, ICRA ou IROS.
- Expérience avec les modèles vision-langage, la compréhension vidéo, la reconnaissance d'interactions, l'IA incarnée ou l'apprentissage robotique.
- Expérience avec les systèmes de perception et de prise de décision en temps réel.
- Expérience avec ROS / ROS2, environnements de simulation, planification de mouvement ou middleware robotique.
- Expérience dans le déploiement de modèles ou de systèmes robotiques en dehors de contextes purement simulés.
- Connaissances ou compréhension du domaine de la santé, de la robotique d'assistance, des opérations hospitalières, des soins aux personnes âgées ou des environnements cliniques.
- Expérience de travail avec des données limitées, bruitées ou faiblement supervisées.
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