Auf einen Blick
Senior Applied Scientist in Active Perception für autonome Roboter. Du wirst Viewpoint Planning und Vision-Language Reasoning für Roboter-Inspektion und Wahrnehmung entwickeln.
💰 ~$150.000–190.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Vor Ort
🗺️ Americas
- PhD mit Top-Publikationen
- Active Perception Forschung
- Vision-Language Models Erfahrung
- Python und C++ Expertise
Python
C++
ROS 2
Active Perception
Vision-Language Models
Viewpoint Planning
Semantic Mapping
Gehalt geschätzt anhand Senior Applied Scientist, PhD required, top publications, California. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- PhD-Holder mit Active Perception oder Vision-Language-Background
- Forscher mit Publikations-Track Record in Top-Venues
- Personen, die Wahrnehmung und Planung für Roboter kombinieren möchten
🚫 Weniger geeignet
- Kandidaten ohne PhD oder Top-Publikationen
- Personen ohne Active Perception Forschungserfahrung
- Junior Engineers ohne Senior-Level Expertise
💡 Gut zu wissen
- Diese Position erfordert starke akademische Credentials mit Veröffentlichungen
- Active Perception ist ein spezialisiertes Forschungsgebiet
- Real-World-Experimente sind zentral für Validierung
Über das Unternehmen
Field AI baut sichere, zuverlässige und felderprobte KI-Systeme in Irvine. Das Team kombiniert tiefes Fachwissen von DeepMind, NASA JPL, Boston Dynamics mit praktischen Felddeployments weltweit.
Deine Aufgaben
- Formuliere das Active Perception Problem für Inspektion und breite Robot-Verhaltensweisen
- Entwickle Viewpoint Planning Politiken für Active Information Gathering
- Forsche an kalibriertem Confidence und Abstention für Vision-Language Reasoning auf dem Robot
- Besitze Forschungs- und Entwicklungsarbeit bis zu Real-World-Experimenten, die Machbarkeit und Deployability beweisen
- Untersuche und forme die Technical Roadmap, indem du Real-World-Anforderungen mit technischer Entwicklung alignest
- Mentoriere Junior-Teamkollegen und Collaborators
Deine Voraussetzungen
- PhD in Robotik, Informatik, oder verwandtem Feld mit Publikationen an Top-Venues wie RSS, CoRL, ICRA, CVPR oder NeurIPS
- Forschungserfahrung in Active Perception, Informative Path Planning, Vision-Language Models oder Semantic Mapping
- Praktische Arbeit mit Vision-Language oder Foundation Models für Robot Perception
- Fließend in Python; Fähigkeit, Methoden auf echten Robotern mit C++ und ROS 2 auszuführen
Benefits
Großzügige Gehaltsspanne, Felddeployments, Weltklasse-Team, Forschungsfreiheit, Mentoring-Möglichkeiten