Robotics Manipulation Engineer

Stiamo cercando un ingegnere che si occupi del percorso dalla raccolta dei dati a un robot funzionante, insieme all'interfaccia che qualcuno può utilizzare per guidarlo. Integrare un robot learning stack — LeRobot, DAgger, RL, ACT/politiche di diffusione, VLA — nel nostro sistema distribuito e gestire le capacità di manipolazione rivolte ai clienti dall'inizio alla fine: scegliere l'approccio, far sì che il robot esegua effettivamente il compito e essere presente quando viene dimostrato.

Questo ruolo è per integratori di librerie e framework piuttosto che costruttori da zero. Valutiamo ingegneri che scelgono il pezzo giusto off-the-shelf e lo integrano in modo pulito. Il lavoro spazia dalle pipeline ML da un lato, all'interfaccia utente del prodotto reale dall'altro, e a un sistema distribuito nel mezzo. Mostrare e raccontare fa parte del lavoro, e assumiamo persone che naturalmente costruiscono verso qualcosa di visibile.

Unisciti a un team di robotica e AI in rapida crescita che costruisce soluzioni per problemi del mondo reale.

Cosa farai

• Gestire le capacità di manipolazione dall'inizio alla fine: definire il compito, progettare la raccolta dei dati, addestrare e valutare la politica, farla funzionare sul robot e dimostrarla dal vivo ai clienti.
• Integrare librerie di apprendimento robotico (LeRobot, DAgger, RL, ACT/politiche di diffusione, VLA, NVIDIA Isaac) nelle nostre pipeline di addestramento e distribuzione.
• Debuggare i veri fallimenti di manipolazione — fallimenti di presa, deriva di calibrazione, cambiamento di distribuzione tra raccolta e distribuzione — e decidere se la soluzione è più dati, una politica diversa o un cambiamento nella configurazione.
• Collegare artefatti e strumenti ML (W&B, HF Hub, GCS) nei sistemi che effettivamente funzionano sui robot.
• Costruire e migliorare le interfacce di teleoperazione e raccolta dati che rendono possibile una buona dimostrazione dei dati.
• Utilizzare la simulazione quando accelera le cose e robot reali quando non lo fa.

Cosa porti

• Una comprovata esperienza nell'integrare librerie e framework complessi in sistemi funzionanti, inclusa una comprensione delle loro modalità di errore piuttosto che solo del loro percorso felice.
• Esperienza nell'integrare librerie ML in veri sistemi software (codice di ricerca in qualcosa di più vicino alla produzione).
• Competenze solide nel frontend, idealmente React con TypeScript. Puoi spedire un'interfaccia utilizzabile.
• Un gusto per i sistemi distribuiti e una comprensione che il modello è un componente tra molti.
• Un istinto per mostrare e raccontare. Costruisci per dimostrare piuttosto che per specifiche.

Punti bonus

• Almeno due anni in un'azienda di robotica, IoT o dispositivi in campo. Ci piacerebbe avere almeno una persona nel team con questo background.
• Esperienza con ROS2.
• Esperienza pratica con LeRobot, DAgger o RL.
• Esperienza con WebRTC, GStreamer o altri sistemi in tempo reale a bassa latenza.
• Esperienza con WebXR o interfacce di teleoperazione immersive.
• Esperienza con simulazione robotica (Isaac, MuJoCo o simili).
• Esperienza a contatto con i clienti in dimostrazioni, integrazione in loco o pre-vendita tecnica.

Perché unirti a noi?

Unisciti a noi nel reinventare come i robot possono essere integrati nella società attraverso soluzioni robotiche sicure, intelligenti e innovative. In Embodied AI, avrai l'opportunità di lavorare su tecnologie di soft robotics all'avanguardia e contribuire direttamente allo sviluppo di robot che possono interagire in sicurezza con le persone e operare in ambienti complessi del mondo reale. Se sei un ingegnere motivato con una passione per la robotica e la tecnologia, desideroso di assumerti la responsabilità di problemi tecnici impegnativi e crescere all'interno di una startup di robotica in rapida evoluzione, ci piacerebbe sentirti.

Embodied AI è un datore di lavoro che offre pari opportunità. Celebriamo la diversità e ci impegniamo a creare un ambiente inclusivo per tutti i dipendenti.