AI训练基础设施工程师 – 人形机器人全身控制
岗位摘要
负责并扩展训练全身控制策略所需的基础设施，包括仿真、数据管道、编排与可视化；为控制工程师设计快速、可靠且高度可配置的系统；确保集群高利用率并最大限度减少停机时间，帮助团队解除阻塞并加速迭代周期
岗位职责
- 负责并扩展训练全身控制策略所需的基础设施，包括仿真、数据管道、编排与可视化
- 为控制工程师设计快速、可靠且高度可配置的系统
- 确保集群高利用率并最大限度减少停机时间，帮助团队解除阻塞并加速迭代周期
- 评估并集成物理引擎、仿真环境与参数化方案，在真实感与训练速度之间取得平衡
- 优化超参数与基础设施，以最大化训练速度、效率和最终模型性能
- 构建稳健工具链，使策略从训练、验证到硬件部署顺畅衔接
任职要求
- 具备扎实的软件工程基础，并有Python和PyTorch的生产环境经验
- 有构建或扩展机器人、控制系统或大规模机器学习训练基础设施的经验
- 熟悉NVIDIA PhysX、MuJoCo、Warp或PyBullet等物理仿真工具
- 具备动力学、控制与机器人系统的工作知识
- 有强化学习、模仿学习或策略蒸馏经验
- 具备强烈的责任意识，负责同事日常依赖的系统
- 有为复杂操作任务建模接触交互和照片级真实仿真环境的经验
- 加分项：有人形机器人或腿式机器人控制经验
- 加分项：有分布式系统、作业调度器或集群管理背景
- 加分项：有将机器学习模型或控制策略部署到真实系统的经验
福利待遇
- 提供具有竞争力的薪资，全职岗位年薪范围为15万至30万美元
- 总薪酬方案可能包含额外组成部分与福利，具体取决于职位；录用时会告知详细信息