Engenheiro de IA Helix, Pré-treinamento de Vídeo

Estados Unidos

San Jose, California, United States

Python

Tradução automática. Consulte o original.

Sobre a oportunidade

A Figure é uma empresa de robótica com IA que desenvolve robôs humanoides autônomos de uso geral. O objetivo da empresa é fornecer robôs humanoides com inteligência de nível humano. Seus robôs são projetados para realizar uma variedade de tarefas em ambientes domésticos e comerciais. A Figure está sediada em San Jose, CA.

Nossa equipe Helix é responsável pelo desenvolvimento dos sistemas centrais de IA que impulsionam a autonomia dos humanoides. Estamos buscando um Engenheiro de IA Helix, Pré-treinamento de Vídeo para liderar o desenvolvimento de modelos de fundação de vídeo em larga escala, treinados com dados diversos do mundo real e coletados por robôs.

Esta função foca no pré-treinamento de modelos que aprendem a partir de vídeos brutos — capturando movimento, interação e estrutura temporal — para permitir capacidades subsequentes em percepção, previsão e raciocínio incorporado.

Responsabilidades

Projetar e treinar modelos de fundação de vídeo em larga escala usando conjuntos de dados diversos, abrangendo vídeos em escala da internet e dados coletados por robôs.

Desenvolver estratégias de pré-treinamento que capturem dinâmicas temporais, movimento e interação com objetos a partir de sequências de vídeo brutas.

Construir modelos que aprendam representações transferíveis para tarefas subsequentes, como percepção, rastreamento, previsão e controle.

Explorar arquiteturas para compreensão e geração de vídeo, incluindo abordagens baseadas em transformer e em difusão.

Implementar pipelines de dados eficientes e estratégias de treinamento para ingestão de vídeo de alto throughput e treinamento distribuído em larga escala.

Otimizar o desempenho do modelo considerando restrições de computação, memória e eficiência de treinamento.

Colaborar estreitamente com as equipes de modelagem generativa, agentes e aprendizado de robôs para integrar modelos pré-treinados à stack de autonomia.

Projetar frameworks de avaliação e benchmarks para medir a compreensão temporal, a qualidade da previsão e a generalização.

Requisitos

Experiência no treinamento de modelos em larga escala com dados de vídeo ou outras modalidades sequenciais de alta dimensão.

Forte compreensão de arquiteturas modernas de deep learning para vídeo, visão ou sistemas multimodais.

Experiência com pré-treinamento em larga escala, incluindo curadoria de conjuntos de dados, dinâmicas de treinamento e leis de escala.

Proficiência em Python e frameworks de deep learning como PyTorch.

Experiência trabalhando com sistemas de treinamento distribuído e grandes clusters de GPU.

Forte rigor experimental e capacidade de iterar rapidamente no design de modelos e estratégias de treinamento.

Sólidas habilidades de engenharia de software e capacidade de construir sistemas escaláveis e confiáveis.

Capacidade de atuar de forma independente e conduzir direções de pesquisa ambíguas e de alto impacto.

Qualificações Adicionais

Experiência trabalhando em modelos de vídeo de fronteira ou modelos de fundação multimodais.

Experiência em difusão de vídeo, modelagem de vídeo autorregressiva ou modelos de mundo.

Experiência em laboratórios de IA de ponta, como OpenAI, Google DeepMind, Google, ByteDance, Midjourney ou Adobe.

Experiência com construção e filtragem de conjuntos de dados em larga escala para pré-treinamento de vídeo.

Familiaridade com robótica, IA incorporada ou aprendizado a partir de vídeos egocêntricos/em primeira pessoa.

Histórico de publicações em machine learning, visão computacional ou IA multimodal.

A faixa salarial base nos EUA para esta posição de tempo integral é $200,000 a $400,000 por ano.

A remuneração oferecida para esta posição pode variar com base em vários fatores individuais, incluindo conhecimentos, habilidades e experiência relacionados ao cargo. O pacote de remuneração total também pode incluir componentes/benefícios adicionais, dependendo da função específica. Essas informações serão compartilhadas caso uma oferta de emprego seja feita.

Idiomas

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