Estados Unidos
PwrQ Holdings LLC
Figure
Helix AI Engineer, Video Pretraining
Estados Unidos
San Jose, California, United States
Python
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Figure é uma empresa de robótica de IA que desenvolve 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. Figure está sediada em San Jose, CA.
Nossa equipe Helix é responsável pelo desenvolvimento dos sistemas centrais de IA que impulsionam a autonomia humanoide. Estamos procurando um(a) Helix AI Engineer, Video Pretraining para liderar o desenvolvimento de modelos de fundação de vídeo em larga escala treinados em diversos dados do mundo real e coletados por robôs.
Esta função se concentra no pré-treinamento de modelos que aprendem com vídeo bruto — capturando movimento, interação e estrutura temporal — para habilitar capacidades downstream em percepção, previsão e raciocínio corporificado.
Responsabilidades
- Projetar e treinar modelos de fundação de vídeo em larga escala em conjuntos de dados diversos abrangendo vídeo em escala da internet e dados coletados por robôs.
- Desenvolver estratégias de pré-treinamento que capturem dinâmica temporal, movimento e interação de objetos a partir de sequências de vídeo brutas.
- Construir modelos que aprendam representações transferíveis para tarefas downstream como percepção, rastreamento, previsão e controle.
- Explorar arquiteturas para compreensão e geração de vídeo, incluindo abordagens baseadas em transformadores e baseadas em difusão.
- Implementar pipelines de dados eficientes e estratégias de treinamento para ingestão de vídeo de alta taxa de transferência e treinamento distribuído em larga escala.
- Otimizar o desempenho do modelo em 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 na pilha de autonomia.
- Projetar frameworks de avaliação e benchmarks para medir a compreensão temporal, qualidade de previsão e generalização.
Requisitos
- Experiência em treinamento de modelos em larga escala em 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, dinâmica de treinamento e leis de escalonamento.
- 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 operar de forma independente e impulsionar direções de pesquisa ambíguas e de alto impacto.
Qualificações Desejáveis
- Experiência trabalhando em modelos de vídeo de ponta ou modelos de fundação multimodais.
- Background em difusão de vídeo, modelagem autorregressiva de vídeo ou modelos de mundo.
- Experiência em laboratórios de IA líderes 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 corporificada ou aprendizado a partir de vídeo egocêntrico / primeira pessoa.
- Histórico de publicações em machine learning, visão computacional ou IA multimodal.
O salário base nos EUA para esta posição em tempo integral é de $200,000 a $400,000 por ano.
A remuneração oferecida para esta posição pode variar com base em vários fatores individuais, incluindo conhecimento, habilidades e experiência relacionados ao trabalho. O pacote total de remuneração poderá também incluir componentes/benefícios adicionais dependendo da função específica. Esta informação será compartilhada se uma oferta de emprego for estendida.
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