Autonomy Engineer - VLA Pre-training

В качестве Autonomy Engineer, сосредоточенного на VLA Pre-training, вы будете работать над всеми аспектами обучения эффективных политик. Вы будете предобучать базовые модели на разнообразном корпусе траекторий с множеством воплощений, донастраивать политики для выполнения конкретных задач, формировать процессы сбора данных и исследовать эффективные способы генерации и использования синтетических данных.

Это в первую очередь роль, связанная с глубоким обучением, поэтому мы ищем опыт решения реальных задач с помощью современных нейронных сетей. Опыт в робототехнике не является обязательным, но если вы приходите из другой области, будьте готовы быстро освоить новую доменную область.

• Постобучать политики с помощью имитационного клонирования поведения и RL; отвечать за полный цикл от данных до развертывания.
• Сотрудничать с командой Data Collection для организации сбора новых данных: определять, как выглядят хорошие данные, выявлять режимы отказов, обеспечивать разнообразие и покрытие.
• Тесно работать с внешними партнёрами, чтобы гарантировать стабильное поступление высококачественных данных предобучения масштабов.
• Проводить пред-/средне-/постобучение на стеке VLA; исследовать новые модальности и изменения архитектуры.
• Создавать и поддерживать непрерывные конвейеры: принимать синтетические данные и логи телеприсутствия, версионировать их, применять разметку слабого надзора, формировать сбалансированные наборы данных и автоматически выводить новые случаи отказов для переобучения.
• Работать с командами MLOps и Data Platform для масштабирования распределённого обучения и оптимизации моделей для инференса в реальном времени на периферийных устройствах.

• 3+ лет разработки систем глубокого обучения (в индустрии или исследовании) с выпущенными моделями или опубликованными артефактами.
• Глубокий практический опыт как минимум в одной из областей: LLMs, VLMs или генеративные модели изображений/видео — архитектура, обучение и инференс.
• Опыт работы с инфраструктурой глубокого обучения: потоковые наборы данных, контрольные точки и управление состоянием, стратегии распределённого обучения.
• Сильные навыки Python + PyTorch/JAX; вы умеете профилировать, отлаживать численные расчёты и писать поддерживаемый исследовательский код.
• Знакомство с современными практиками разработки программного обеспечения.
• Вы чётко документируете эксперименты и ясно коммуницируете компромиссы.

• Опыт в робототехнике или автономном вождении.
• Опыт применения RL к LLMs или робототехнике.
• Опыт работы с моделями VLA (vision-language-action).
• Доказанная способность выводить глубокие сети в продукт (ограничения по задержке/пропускной способности, телеметрия, оптимизация под устройство).
• Публикации на ведущих конференциях по глубокому обучению или эквивалентные вклады в открытый исходный код.
• Знакомство с OpenVLA, моделями Physical Intelligence (π) или аналогичными открытыми фреймворками VLA.

• Всеобъемлющее медицинское страхование для сотрудников в США, включая полностью оплачиваемое медицинское, стоматологическое и зрительное страхование, с виртуальной помощью и ресурсами поддержки сотрудников.
• Значительный отпуск для отдыха и восстановления: 23 дня PTO (накапливаются), отдельный больничный и оплачиваемые праздничные дни компании.
• Пенсионный план 401(k) с взносами работодателя.
• Доля в компании — мы считаем, что создатели должны делить то, что они создают.
• Бесплатный ежедневный обед с кейтерингом, закуски и напитки в офисе.
• Сотрудничество с инженерами, исследователями и экспертами по продукту высшего уровня в области ИИ и робототехники.
• Возможность влиять на продукт и вести ключевые инициативы.

For this role in California, the expected base salary range is $180,000–$300,000 USD per year; your placement in that range depends on how your experience maps to our internal leveling.