Auf einen Blick
FieldAI sucht einen Research/Software Engineer für Humanoid Robot Learning. Du entwickelst Lernalgorithmen für Whole-Body Loco-Manipulation und bridgest Simulation zu echten Roboter-Deployments.
💰 ~$150.000–220.000/Jahr (geschätzt)
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ Americas
- Master/PhD in Robotik oder CS
- RL und Robot Learning Erfahrung
- Praktische Lab-Robotik
Reinforcement Learning
Robot Learning
Simulation
Gehalt geschätzt anhand Research Engineer, RL/Robot Learning, Master/PhD, Boston R&D Market. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- PhD Students in Robotics/RL
- Research Engineers aus Academia
- RL Specialists transitioning to Industry
🚫 Weniger geeignet
- Anfänger ohne RL-Hintergrund
- Pure Applied Engineers ohne Research-Interesse
💡 Gut zu wissen
- Boston R&D, nicht Irvine Production
- Mischung aus Research und praktischem Deployment
- Humanoid Robotik ist hochgradig spezialisiert
Über das Unternehmen
FieldAI hat ein wachsendes R&D-Team in Boston. Das Unternehmen entwickelt risikobewusste KI-Systeme für Humanoid Roboter und fortgeschrittene embodied AI.
Deine Aufgaben
- Entwicklung und Training von Whole-Body Loco-Manipulation Policies für Humanoid Roboter
- Deployment trainierter Policies auf physischen Humanoids
- Verbesserung der Motion-Retargeting-Pipeline
- Reduktion des Sim-to-Real-Gaps durch Simulation-Verbesserung
- Automatische Evaluations- und Validierungssysteme bauen
- Robot-Learning-Infrastruktur verbessern
- Zusammenarbeit mit Perception-, Learning- und Deployment-Teams
Deine Voraussetzungen
- Master oder PhD in Robotik, Informatik oder verwandtem Fach
- Erfahrung mit Reinforcement Learning und Robot Learning
- Praktische Fähigkeiten mit Simulation und Sim-to-Real Transfer
- Python und PyTorch oder TensorFlow Kenntnisse
- Praktische Robotik-Lab-Erfahrung
Benefits
- Weltklasse R&D-Team-Umgebung
- Humanoid-Roboter-Zugang
- Arbeit mit Forschungs- und Produktions-Code