Senior AI Engineer Self-Supervised Learning

Amazon RIVR è un'azienda di robotica che fa da pioniera nell'Intelligenza Artificiale Fisica attraverso la consegna a domicilio nel mondo reale. Fondata nel 2024 come spin-off dell'ETH Zurich, RIVR ha sviluppato robot con ruote e zampe progettati per operare in ambienti complessi e non strutturati come scale, cancelli, porte e terreni urbani irregolari. Crediamo che raggiungere l'intelligenza fisica generale richieda la risoluzione di problemi reali dei clienti nel mondo reale, dove i robot possono apprendere da dati operativi ricchi su larga scala. A seguito del nostro acquisto da parte di Amazon nel marzo 2026, stiamo continuando questa missione con maggiore portata e velocità. Combinando hardware robotico personalizzato, autonomia a bordo e coordinamento basato su cloud, Amazon RIVR sta costruendo la prossima generazione di robot autonomi sicuri e affidabili per la consegna dell'ultimo miglio Descrizione del lavoro   La nostra flotta globale di robot autonomi opera nel mondo reale, generando vasti quantitativi di dati di sensori multi-modalità. Mentre il nostro team VLA si concentra sulla costruzione di modelli su larga scala per consumare questi dati, gran parte di essi rimane non etichettata e non strutturata. Stiamo cercando un esperto in apprendimento auto-supervisionato e rappresentazione per sbloccare il pieno potenziale di questo enorme pool di dati.   In questo ruolo, sarai responsabile della progettazione e della costruzione del motore di dati core che trasforma i dati grezzi dei sensori del mondo reale in set di dati strutturati ad alto segnale adatti per l'addestramento di reti neurali. Sarai un pioniere di metodi per curare, filtrare e pseudo-etichettare automaticamente questi dati, creando rappresentazioni potenti che servono come base per tutte le attività a valle, incluse navigazione, apprendimento per imitazione e processo decisionale.    Lavorerai direttamente con i team VLA e Reinforcement Learning per definire strategie e interfacce dei dati, assicurandoti che i dati che produci accelerino direttamente lo sviluppo dei loro modelli. Se sei appassionato di risolvere il "collo di bottiglia dei dati" nella robotica e vuoi costruire i sistemi che apprendono pattern significativi dal mondo fisico, ti invitiamo a unirti a noi.