AI Engineer - Reinforcement Learning (Senior)

Amazon RIVR ist ein Robotikunternehmen, das Physical AI durch die Lieferung an die Haustür im realen Leben vorantreibt. Gegründet im Jahr 2024 als Spin-off der ETH Zürich, hat RIVR robotische Systeme mit Rädern und Beinen entwickelt, die in komplexen, unstrukturierten Umgebungen wie Treppen, Toren, Türen und unebenem urbanem Terrain operieren können. Wir glauben, dass die Erreichung allgemeiner physischer Intelligenz die Lösung realer Kundenprobleme in der realen Welt erfordert, wo Roboter aus umfangreichen Betriebsdaten in großem Maßstab lernen können. Nach unserer Übernahme durch Amazon im März 2026 setzen wir diese Mission mit größerer Reichweite und Geschwindigkeit fort. Durch die Kombination von maßgeschneiderter Roboterhardware, Onboard-Autonomie und cloudbasierter Koordination baut Amazon RIVR die nächste Generation sicherer, zuverlässiger autonomer Roboter für die letzte Meile der Lieferung.

Reinforcement Learning transformiert unsere robotische Intelligenz und ermöglicht autonomes Verhalten ohne menschliche Anleitung. Wir suchen einen Senior AI Engineer mit tiefgreifender Expertise in Reinforcement Learning und Deep Learning, einschließlich überwachtem und selbstüberwachtem Lernen, um unser Ingenieurteam zu leiten. Ihre Rolle wird es sein, sowohl simulierte als auch reale Daten zu nutzen, um praktische Herausforderungen anzugehen. Wenn Sie leidenschaftlich daran interessiert sind, KI voranzutreiben und innovative Lösungen zu entwickeln, schließen Sie sich uns an, um die Zukunft der intelligenten Robotik zu gestalten.

Verantwortlichkeiten:

• Entwicklung modernster Reinforcement Learning-Algorithmen, damit Roboter autonom Motorbefehle basierend auf Rohsensordaten ausführen können.
• Entwurf, Test und Verfeinerung Ihrer Algorithmen, um den Anforderungen komplexer realer Lokomotion-, Autonomie- und Manipulationsaufgaben gerecht zu werden.
• Zusammenarbeit mit dem Team für Computer Vision und Imitationslernen zur Innovation von Methoden, die sowohl simulierte als auch reale Daten nutzen.
• Implementierung von einsatzbereitem Code für den echten Roboter, optimiert für die rechnerischen Einschränkungen des Roboters.
• Aufbau, Leitung und Mentoring eines außergewöhnlichen Teams von Softwareingenieuren.
• Bereitstellung von Expertenrat für Produktmanager und Führungskräfte bei strategischen Entscheidungen.
• Erstellung und Pflege von Dokumentationen, Richtlinien und Best Practices zur Optimierung des Wissensaustauschs.

Qualifikationen:

• Masterabschluss oder höher in einem relevanten Bereich wie Ingenieurwesen, Robotik oder Maschinenlernen.
• Mindestens fünf Jahre Industrie- oder Forschungserfahrung, wobei Erfahrungen mit einem PhD anwendbar sind.
• Starke Grundlagen im Deep Learning, einschließlich Techniken des überwachten und selbstüberwachten Lernens sowie Reinforcement Learning, einschließlich Markov-Entscheidungsprozesse (MDPs), neuronale Netzwerkarchitekturen, Policy-Optimierungsalgorithmen, modellbasierte vs. modellfreie RL, Explorations-Exploitation-Strategien, Wertfunktionsmethoden, Transferlernen, Domänenanpassung, Sim-to-Real-Transfer usw.
• Starker Hintergrund in der Robotik, einschließlich Autonomie und/oder Manipulation.
• Erfahrung mit der Bereitstellung künstlicher neuronaler Netzwerke auf Hardwareplattformen.
• Fähigkeit, produktionsrelevanten Code in modernem C++ zu schreiben.
• Fähigkeit, Algorithmen zu prototypisieren und tiefe neuronale Netzwerke in Python zu trainieren.
• PhD-Abschluss in Robotik, Ingenieurwissenschaften, Informatik, Maschinenlernen oder einem ähnlichen Fachgebiet oder eine gleichwertige Menge an Forschungserfahrung.
• Veröffentlichungen auf Konferenzen der Spitzenklasse.
• Erfahrung in der Leitung eines Softwareteams.

Amazon RIVR setzt sich dafür ein, ein diverses und inklusives Team aufzubauen, das jede Perspektive wertschätzt. Wenn Sie leidenschaftlich daran interessiert sind, Innovationen in der Robotik voranzutreiben und bedeutende Auswirkungen zu erzielen, ermutigen wir Sie, sich zu bewerben und Ihr einzigartiges Ich in unser Team einzubringen. Wir glauben, dass die beste Arbeit im Rahmen von Zusammenarbeit geleistet wird und verlangen daher eine persönliche Anwesenheit an unseren Bürostandorten.