Robot learning engineer

Stack

Feladatok

• ▹A rögzítési specifikáció megírása és betartatása: kamerák, rögzítők, kalibráció, az epizódot kizáró hibák
• ▹A ground truth kezelése: a kézpóz mérése és a pontosság javítása raktári körülmények között (védőkesztyű, takarás, hűtött csarnokok)
• ▹Az értékelő keretrendszer építése, amely eldönti, mely felvételórák kerülnek a korpuszba
• ▹Nyílt robot-learning modellek utántanítása a saját adatokon és az első feladat-kiértékelések lefuttatása
• ▹A szakirodalom követése, a ránk érvényes állítások reprodukálása, a rögzítés irányítása a költés előtt

Elvárások

• ▹PyTorch és számítógépes látás valódi 3D geometriával: kamerakalibráció, pózbecslés, SLAM-alapok
• ▹Cikkek olvasása és reprodukálása
• ▹A jelenlegi robot-learning stack és policy-osztályok ismerete
• ▹Saját gyűjtésű adaton szerzett tanítási tapasztalat és a tanításkor jelentkező hibamódok ismerete
• ▹Képesség egyedüli ML-szakemberként döntéseket hozni és dokumentálni
• ▹Ügynökök (Claude Code, Devin) irányítása a rutinfeladatokhoz a minőségi szint megtartása mellett

Előny

• ▹Kézpóz-becslés vagy egocentrikus videó éles használatban
• ▹Több kamerás rigek és időszinkron
• ▹Robot-learning modellek utántanítási tapasztalata
• ▹ROS 2

Soft skillek

Amit kínálunk

• ▹A fizikai AI oldala: a rögzítési specifikáció és az első tanítások a kezedben vannak az első naptól
• ▹Olyan adatvagyon építése friss élelmiszerek területén, amelyet kevés csapat épít világszerte
• ▹Készen kapható hardver, menedzselt felhőinfrastruktúra és már elindult megbízás

A munkáltatóról

A Rohlik Közép-Európa vezető online élelmiszer-kereskedője (Rohlik.cz, Knuspr.de, Kifli.hu, Gurkerl.at, Sezamo.ro), több mint egymillió vásárlóval és 17 000 termékkel.