Наша миссия

В Laelaps AI мы считаем, что робототехника вступает в эпоху трансформаций, подобно появлению интернета. Прогресс в области ИИ, облачных вычислений и аппаратного обеспечения меняет возможности автономных систем. Наша миссия — создавать интеллектуальное программное обеспечение, которое обеспечивает физическую безопасность в реальном мире — позволяя роботам и датчикам выполнять опасные и критически важные задачи, которые не должны выполнять люди. Разрабатывая слой оркестрации для интеллектуальной безопасности, мы стремимся создать мир, который будет безопаснее, надежнее и устойчивее.

Мы — сильная команда основателей, базирующаяся в Цюрихе, поддерживаемая дальновидными инвесторами и советниками. Мы создаём будущее безопасности уже сегодня!

Роль

Вы будете создавать части LEA, нашей фундаментальной модели физического мира, где входными данными являются полевые данные. LEA принимает данные с камер, инфракрасных, тепловых датчиков, лидаров и состояния робота в режиме реального времени на реальных объектах безопасности. Мы используем лучшие открытые модели для энкодеров и блока рассуждений и не обучаем их с нуля. Ваша работа будет уникальной: объединять данные всех датчиков в один поток, обучать открытую модель зрения и языка рассуждать над этим потоком и создавать быструю модель, которая анализирует каждый кадр.

Вы станете первым инженером, посвящённым треку моделей, поэтому также будете определять, как мы обучаем, оцениваем и выпускаем модели. Вы будете работать с командами Центра управления и Автономности роботов, чтобы запустить обученные модели на устройствах и роботах на объектах, и увидите, как они тестируются в 03:00 под дождём.

Над чем вы будете работать

• Нативные энкодеры: адаптация лучших открытых фундаментальных моделей зрения и облаков точек для RGB, ИК, тепловых и лидарных данных, по одному энкодеру на каждый датчик, работа с необработанным потоком.

• Фьюжн: создание слоя, который выравнивает все датчики по времени и пространству в один поток токенов, обученный на синхронизированных мультидатчиковых полевых данных, которых нет нигде больше.

• Медленная голова: тонкая настройка открытой передовой модели зрения и языка для рассуждений над объединёнными токенами датчиков вместо изображений.

• Быстрая голова: дистилляция небольшой модели из вызовов медленной головы на наших собственных событиях, чтобы каждый кадр анализировался, и только сложные случаи передавались дальше.

• Оценка: отложенные объекты, ночные и тепловые срезы, регрессионные пороги. Модель, которая хуже в любом аспекте, не выпускается.

• Механизмы обучения: обучение на нескольких GPU, загрузчики данных для мультидатчиковых клипов, отслеживание экспериментов и воспроизводимые запуски.

Кого мы ищем

Инженера-исследователя, который не только публиковал мультимодальные модели, но и выпускал их в продакшен. Вы понимаете, когда открытая модель достаточно хороша, а когда нужно создавать свою, измеряете результаты на важном срезе перед тем, как заявлять цифры, и вам важно, чтобы модель работала на реальном объекте, а не только на бенчмарке.

Ваш опыт

• Более 4 лет опыта в обучении и тонкой настройке больших моделей зрения или мультимодальных моделей, либо кандидат наук с опытом работы в индустрии.

• Уверенное владение PyTorch, комфортная работа с обучением на нескольких GPU и узлах.

• Практический опыт тонкой настройки моделей зрения и языка (instruction tuning, методы с эффективным использованием параметров, полная тонкая настройка).

• Опыт дистилляции знаний или сжатия моделей для деплоя.

• Работа с видео или не-RGB датчиками: тепловыми, инфракрасными, лидаром или радаром.

• Дисциплина оценки и хорошие практики программной инженерии.

Желательно иметь

• Фундаментальные модели облаков точек или 3D.

• Методы самообучения и предсказания латентных представлений (стиль JEPA).

• Деплой на периферийных устройствах с TensorRT или аналогичными технологиями.

• Опыт в робототехнике или сборе полевых данных.

• Публикации на ведущих конференциях по машинному обучению, компьютерному зрению или робототехнике.

Что мы предлагаем

• Ответственность: возможность выпускать продукты и реализовывать проекты от начала до конца.

• Миссия: автономная безопасность, которая защищает людей и критически важные объекты, включая оборону.

• Карьера: возможность занять место с самого начала с реальными перспективами роста. Докажите свою ценность, и у вас не будет преград для развития.

• Команда: работа напрямую с соучредителями уровня PhD в области ИИ, робототехники и физики, в сильной (и весёлой) команде основателей.

• Вознаграждение: конкурентный пакет акций и зарплаты.

• Культура: международная команда основателей, серьёзно настроенная на создание продукта, но не воспринимающая себя слишком серьёзно.