Estados Unidos
Nominal
Figure
Engenheiro de Aprendizado por Reforço – Controle de Corpo Inteiro
Estados Unidos
San Jose, California, United States
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Figure é uma empresa de robótica de IA com robôs humanoides autônomos de propósito geral.
O objetivo da empresa é lançar robôs humanoides com inteligência de nível humano.
Seus robôs são projetados para realizar uma variedade de tarefas nos mercados doméstico e comercial.
Estamos localizados em North San Jose, CA e exigimos 5 dias/semana de colaboração no escritório.
É hora de construir.
Estamos procurando um Engenheiro de Aprendizado por Reforço para desenvolver, treinar, implantar e avaliar algoritmos avançados de aprendizado por reforço para o controle de corpo inteiro de nosso robô humanoide.
Principais Responsabilidades
- Desenvolver, treinar e implantar algoritmos de aprendizado por reforço para controle de corpo inteiro
- Determinar as observações, ações e tipos de modelo que desbloqueiam o desempenho máximo
- Identificar e fechar as lacunas mais importantes entre simulação e realidade (sim-to-real)
- Definir, testar e avaliar métricas de desempenho para políticas aprendidas
- Fortalecer a pilha de controle para garantir robustez sólida
Requisitos
- Sólido conhecimento em dinâmica e controle, idealmente de robôs com pernas
- Experiência com algoritmos de aprendizado por reforço para robótica: PPO, SAC, etc.
- Experiência em ajuste de hiperparâmetros e funções de custo para esses algoritmos de RL
- Familiaridade com técnicas comuns de RL, como: randomização de domínio, aprendizado por currículo, modelagem de recompensa (reward shaping), etc.
- Capacidade de liderar projetos complexos de controle e orientar engenheiros juniores
Qualificações Desejáveis
- Experiência com técnicas de clonagem de comportamento (ex: destilação)
A faixa salarial base nos EUA para esta posição em tempo integral é entre $150,000 e $350,000 anualmente.
A remuneração oferecida para esta posição pode variar com base em vários fatores individuais, incluindo conhecimento, habilidades e experiência relacionados ao trabalho. O pacote de remuneração total também pode incluir componentes/benefícios adicionais, dependendo da função específica. Esta informação será compartilhada se uma oferta de emprego for estendida.
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