Resumen del rol

ML Engineer – Robotics

Requisitos y responsabilidades

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What You'll Do

  • Develop and optimize ML models for perception, motion planning, and control.
  • Build computer vision and sensor-fusion systems using camera, LiDAR, and IMU data.
  • Integrate learning-based models with robotics software stacks (ROS/ROS2).
  • Design pipelines for data collection, simulation, and reinforcement learning.
  • Collaborate with robotics and hardware engineers to deploy models in live environments.
  • Continuously evaluate model performance and robustness across diverse scenarios.

Required (Dealbreakers):

  • Proficiency in Python and C++, with hands-on experience using PyTorch and/or TensorFlow to build and deploy models.
  • Experience with ROS or ROS2 and integrating ML models into robotics software stacks for live deployments.

Required:

  • 3–10 years of experience in machine learning, robotics, or computer vision.
  • Strong grasp of robotics concepts such as localization, SLAM, control systems, and sensor fusion.
  • Experience with simulation environments (e.g., Gazebo, Isaac Sim, CARLA, MuJoCo, or PyBullet) for training, testing, or validation.
  • Familiarity with reinforcement learning, imitation learning, or adaptive control techniques applicable to robotics.
  • Experience deploying ML models in real-time or embedded environments.

Nice to Have:

  • Experience with on-board/edge deployment and optimizing models for constrained hardware.
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