Canada
Solution SFT
Vector Institute
Scientifique IA Appliquée, IA Physique
Canada
Toronto, Ontario, Canada
Python
Traduction automatique. Consultez l’original.
RÉSUMÉ DU POSTE
Scientifique en Machine Learning appliqué - IA physique
En tant que scientifique en machine learning appliqué, IA physique, vous développerez et appliquerez des méthodes de machine learning de pointe pour permettre à des robots intelligents, fiables et sûrs de percevoir, de raisonner et d'agir dans le monde physique. Vous vous concentrerez sur la manipulation robotique et l'IA incarnée, en faisant le pont entre les avancées en machine learning et les systèmes robotiques pratiques.
Vous travaillerez avec des chercheurs en IA, des spécialistes en IA appliquée, des professionnels de la recherche et des experts en robotique pour concevoir, développer, évaluer et déployer des politiques d'IA robotique en simulation et sur des incarnations physiques. Cela inclut le travail sur la génération de données, les environnements de simulation, le développement et l'évaluation de modèles/politiques, avec un accent sur la réduction de l'écart sim-to-real et la garantie d'un comportement fiable dans des environnements réels.
Le rôle encourage la publication de recherches appliquées tout en maintenant un fort accent sur la traduction des avancées de la recherche en prototypes, outils et solutions impactants dans le monde réel.
RESPONSABILITÉS PRINCIPALES
- Rechercher et implémenter des méthodes de pointe pour la manipulation robotique, l'apprentissage robotique et l'IA physique ;
- Concevoir, développer et évaluer des politiques d'IA robotique à l'aide d'architectures modernes telles que les modèles vision-langage-action, les modèles mondiaux, les politiques de diffusion, etc. ;
- Développer des stratégies de génération de données synthétiques, de simulation et d'évaluation pour l'apprentissage robotique, y compris la recherche et l'application de modèles mondiaux, en mettant l'accent sur la réduction de l'écart sim-to-real et l'identification et l'atténuation des modes d'échec des modèles ;
- Concevoir des pipelines d'entraînement et de réglage fin des politiques qui combinent des données de téléopération et des démonstrations synthétiques avec des techniques telles que l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage par imitation pour la manipulation experte ;
- Étudier des approches pour améliorer la généralisation, la robustesse, l'efficacité d'échantillonnage, la sécurité et l'adaptabilité des politiques robotiques apprises sur différentes tâches, environnements et plateformes matérielles ;
- Collaborer avec des chercheurs, des membres de l'équipe d'ingénierie IA et des partenaires externes pour construire des prototypes, des démonstrations et des MVP ;
- Travailler avec les équipes d'ingénierie et les collaborateurs externes pour construire des outils et des frameworks qui accélèrent le développement et le déploiement de politiques robotiques sur des incarnations physiques ;
- Fournir des conseils scientifiques sur l'IA physique, la robotique et les stratégies de manipulation robotique, les approches techniques et les feuilles de route de recherche ;
- Servir de chef de file technique pour les projets Vector IA Physique et robotique, y compris la contribution et/ou la direction de publications évaluées par des pairs et de rapports techniques ;
- Partager l'expertise par le biais de formations, d'ateliers et d'initiatives de transfert de connaissances ; et,
- Autres tâches connexes assignées de temps à autre.
MESURES CLÉS DE SUCCÈS
- Livrer avec succès des collaborations de recherche appliquée et des implémentations de haute qualité, reliant la recherche en IA physique au déploiement dans le monde réel et créant un impact reconnu pour Vector et ses partenaires ;
- Les outils et MVP développés en collaboration avec l'équipe d'ingénierie IA obtiennent une forte adoption et démontrent leur extensibilité, leur convivialité et leur utilité pratique ;
- Établir une réputation parmi les chercheurs de Vector en tant que contributeur clé dans la traduction des avancées en recherche en IA et robotique en nouveaux outils, prototypes fonctionnels et applications réelles ;
- Les contributions de recherche aboutissent à des publications dans des conférences de premier plan telles que NeurIPS, ICML, ICLR, ICRA, CVPR, CoRL, IROS et RSS ;
- Le rôle fournit un leadership technique sur les approches émergentes en IA physique et en IA incarnée au sein de Vector ; et,
- La capacité organisationnelle en IA physique est renforcée en permettant aux chercheurs, aux membres de l'équipe d'ingénierie et aux partenaires de comprendre et d'appliquer les technologies émergentes d'IA robotique.
STATUT DU POSTE : Cette offre concerne un nouveau poste.
INCLUSION ET ÉGALITÉ DES CHANCES EN EMPLOI : Vector croit que l'IA alimente les possibilités en faisant progresser la recherche de pointe et en la traduisant en impact réel grâce à la collaboration avec la recherche, l'industrie et le gouvernement. Vector s'engage à favoriser une culture diversifiée et inclusive qui reflète ses valeurs.
Le Vector Institute accueille les candidatures de tous les candidats qualifiés, y compris les personnes autochtones, les personnes 2SLGBTQIA+, les personnes racisées/minorités visibles, les femmes et les personnes en situation de handicap.
Si vous avez besoin d'un aménagement à n'importe quelle étape du processus de recrutement ou de sélection, veuillez contacter [email protected]. L'équipe du Vector Institute sera heureuse de travailler avec vous pour garantir que votre expérience soit aussi inclusive et accessible que possible.
REJOIGNEZ NOTRE COMMUNAUTÉ : Consultez la page Carrières du Vector Institute vectorinstitute.ai/about/opportunities/open-positions-at-vector/ pour explorer les opportunités ouvertes chez Vector et suivez Vector sur X twitter.com/VectorInst, LinkedIn ca.linkedin.com/company/vector-institute et Bluesky bsky.app/profile/vectorinstitute.ai pour rester connecté aux derniers développements dans l'écosystème de l'IA de l'Ontario et du Vector Institute.
PROFIL DU CANDIDAT IDÉAL
- Doctorat en informatique, génie informatique, robotique, génie électrique, génie mécanique ou un domaine connexe, avec une spécialisation en recherche en machine learning ou en robotique de préférence ;
- Expérience dans le développement et l'évaluation de politiques d'IA pour les robots, y compris idéalement une expérience pratique du déploiement de politiques sur du matériel robotique physique ;
- Expérience avec des plateformes robotiques, des capteurs, des environnements de simulation et/ou des logiciels de robotique tels que ROS/ROS2 ;
- Solides compétences en Python et expérience avec des frameworks de deep learning tels que PyTorch ou JAX et des bibliothèques associées pour le développement d'IA générative et d'IA physique ;
- Solide compréhension des fondamentaux du machine learning et de l'IA physique, y compris le deep learning, l'apprentissage de représentations, l'apprentissage par renforcement, la diffusion, les modèles vision-langage et de raisonnement, ainsi que l'évaluation de modèles ;
- Solide dossier de recherche démontré par des publications, des contributions open-source ou des projets de robotique/IA percutants ;
- L'expérience avec l'écosystème IA Physique de NVIDIA (ou des plateformes comparables), y compris Isaac Lab, Isaac Sim et Cosmos, est considérée comme un atout ;
- L'expérience avec les modèles vision-langage-action, les modèles mondiaux, les modèles fondamentaux multimodaux ou les modèles fondamentaux de robotique est considérée comme un atout ;
- Une expérience dans l'optimisation et le déploiement de modèles de machine learning sur des systèmes robotiques réels, incluant des considérations telles que la latence, les contraintes de calcul, la fiabilité et la sécurité, est considérée comme un atout ;
- La connaissance ou l'expérience en matière de sécurité de l'IA, d'interprétabilité, de transparence, de robustesse ou d'IA responsable, en particulier appliquée aux systèmes incarnés ou robotiques, est considérée comme un atout ; et,
- L'expérience dans la construction de systèmes d'IA agentiques pour des flux de travail multi-étapes, y compris la récupération d'erreurs et le raisonnement des modèles fondamentaux, est considérée comme un atout.
RÉMUNÉRATION GLOBALE : Le salaire attendu pour ce poste sera de $125,800 - $157,300 par an, plus les avantages sociaux le cas échéant. L'offre de salaire finale reflétera l'expérience, les compétences et les qualifications du candidat retenu, conformément à la politique de rémunération du Vector Institute et peut différer de ce qui précède.
L'approche de rémunération globale du Vector Institute s'étend au-delà de la rémunération et des avantages sociaux traditionnels. Les employés à temps plein sont éligibles à une suite complète de soutiens qui reconnaissent et valorisent les employés, y compris des congés payés, des journées flottantes, un REER collectif, un compte de dépenses de santé, un programme d'heures d'été et des modalités de travail flexibles.
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