Estados Unidos
Nominal
RoboForce
Engenheiro(a) de Pesquisa Líder em IA, Sistemas Incorporados
Estados Unidos
Milpitas, California, United States
PythonC++
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Por que a RoboForce
A RoboForce é uma empresa de robótica com IA que desenvolve Robo-Trabalho com IA Física para trabalhos monótonos, sujos e perigosos.
Os robôs da empresa são projetados para ambientes industriais exigentes, com foco em implantação no mundo real e escalabilidade.
Estamos procurando um(a) Engenheiro(a) de Pesquisa Líder em IA, Sistemas Incorporados para liderar e ser responsável pela engenharia dos sistemas que transformam IA incorporada em comportamento robótico no mundo real.
Você será o(a) responsável técnico(a) e líder de toda a pilha de sistemas incorporados — o sistema de IA embarcado, o sistema de coleta de dados, os sistemas de teleoperação e o sistema de aprendizado por reforço no robô — impulsionando a direção na prática e fechando o ciclo entre dados, modelos e ação no mundo físico.
Responsabilidades
- Liderar e ser responsável, do ponto de vista da engenharia, pelos sistemas incorporados que alimentam o ciclo de dados da RoboForce — o sistema de IA embarcado (inferência), o sistema de coleta de dados, os sistemas de teleoperação e o sistema de aprendizado por reforço no robô.
- Definir a direção técnica e a arquitetura de como os modelos aprendidos são executados, avaliados e aprimorados em robôs reais.
- Entregar esses sistemas de ponta a ponta em robôs físicos — desde a ativação até a operação confiável em tempo real em ambientes industriais exigentes.
- Ser responsável pela implantação no robô e pela avaliação em ciclo fechado das políticas, transformando o desempenho no mundo real em melhorias mensuráveis.
- Colaborar e influenciar a equipe de software de robótica e a equipe de pesquisa de ML para alinhar interfaces e prioridades em toda a pilha.
- Crescer a direção — orientar engenheiros(as) e elevar o nível técnico para o trabalho em sistemas incorporados.
Requisitos
- Bacharelado ou Mestrado em Ciência da Computação, Robótica, Engenharia Elétrica ou área relacionada com experiência relevante significativa, ou Doutorado.
- Histórico comprovado de liderança de sistemas robóticos ou incorporados complexos de ponta a ponta e definição de direção técnica para outros engenheiros(as).
- Forte proficiência em C++ e Python, com sólidas habilidades de programação de sistemas e engenharia em tempo real / crítica de desempenho.
- Experiência prática com ROS/ROS2 e middleware de robôs, incluindo integração em tempo real de sensoriamento, controle e computação.
- Experiência na integração e implantação de modelos/políticas de ML em sistemas robóticos ou autônomos em tempo real — responsabilidade e construção de sistemas, em vez de treinamento de modelos ou pesquisa.
- Requer 5 dias/semana de colaboração no escritório com as equipes.
Qualificações Adicionais
- Experiência com sistemas de teleoperação e coleta de dados (por exemplo, VR, UR, GELLO, UMI) e os desafios de coletar dados de robôs de alta qualidade em escala.
- Experiência com aprendizado por reforço no robô ou sistemas de melhoria de política em ciclo fechado.
- Familiaridade com políticas de aprendizado de robôs (VLA, aprendizado por imitação, clonagem de comportamento) e suas características de inferência em tempo real e integração de controle.
- Familiaridade com pilhas de manipulação, interfaces de controle de corpo inteiro ou ajuste de middleware em tempo real.
Benefícios
- Opções de ações/programas de participação acionária competitivos.
- Plano de saúde, odontológico e oftalmológico, plano 401(k).
- Patrocínio de visto e suporte para green card para candidatos qualificados.
- Almoços e jantares, cozinha totalmente equipada e eventos regulares de integração de equipe.
Remuneração: Salário $190,000–$265,000 USD + Bônus + Participação Acionária
A faixa salarial base acima representa a remuneração esperada para esta posição de tempo integral nos EUA. A remuneração final será determinada com base no escopo da função, nível, local, habilidades relacionadas ao trabalho, experiência e educação ou treinamento relevantes, e pode ficar fora da faixa listada em casos excepcionais.
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