ML inženýři

Dusejovsky Kamil, e-mail: e-mail přes odpovědní formulář Hledáme zkušeného pracovníka, který bude řídit, škálovat a posouvat náš tréninkový pipeline. Lepší modely, větší datové sady, robustnější produkční stack, každé procento kvality v oblasti síly, záměru a politiky. Co budeš dělat Řídit tréninkový pipeline ve velkém měřítku. Nasazovat vylepšené modely dovedností na reálné roboty v týdenním rytmu. Posouvat kvalitu modelů. Architektura, návrh ztrátové funkce, tokenizace, kurátorství dat, augmentace, evaluace. Vlastnit ablace. Vlastnit tréninkovou infrastrukturu. Multi-GPU, distribuované běhy, checkpointing, sledování experimentů, automatizovaná evaluace. Přistupovat k datům jako k prvořadé záležitosti. Kurátorství, labelování, vyvažování, syntetická augmentace, sim-to-real. Být v laboratoři. Sedět s hardwarovým a capture týmem. Uzavírat smyčku mezi modelem a robotem. Koho hledáme praxe v oboru informatika, elektrotechnika, robotika, ML nebo příbuzném oboru. Nebo realizovanou práci, která prokazuje stejnou hloubku. Nativní práce v PyTorch. Pohodlí s CUDA, multi-GPU, distribuovaným tréninkem, mixed precision. Praktická zkušenost alespoň s jedním z: imitační učení, behavior cloning, diffusion policies, vision-language-action modely, RL na robotech, sim-to-real. Plynulost napříč moderním stackem robotického učení: velké multimodální foundation modely, fotorealistické simulátory, middleware třídy ROS, moderní architektury politik. Silné základy ve zpracování signálů, senzorové fúzi a modelování vysokodimenzionálních časových řad. Multi-rate synchronizovaná senzorová data tě neděsí. Bereš data vážně. Kvalita, vyváženost a kurátorství jsou tvojí prací, ne prací někoho jiného.