Resumen del rol

ML Engineer II, Navigation

Requisitos y responsabilidades

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Responsibilities

  • Develop learning-based navigation models that predict safe, smooth trajectories from sensor inputs and/or perception representations.
  • Build imitation learning pipelines from fleet logs (trajectory extraction, filtering, scenario balancing, evaluation).
  • Implement simulation-based refinement (RL, reward shaping, domain randomization) to improve robustness.
  • Define navigation success metrics aligned to product outcomes.
  • Collaborate with the AI Platform team to integrate learned policies behavior/safety systems and validate on-robot.
  • Build regression tests and scenario replay suites for challenging scenarios.
  • Analyze field behavior, identify failure modes, and close the loop through data curation and retraining.

Basic Qualifications

  • Bachelor’s or Master’s degree in Robotics, Computer Science, Electrical Engineering, or related field (PhD a plus).
  • 5+ years of experience in ML for robotics and/or autonomous vehicles.
  • Experience with Vision-Language-Action (VLA) models, behavior cloning, and/or transformer/diffusion policies for robotic control.
  • Strong proficiency in PyTorch and experience with sequence models / policy learning.
  • Experience with imitation learning and/or reinforcement learning in robotics or autonomy contexts.

Preferred Qualifications

  • Experience with socially-aware navigation, dynamic obstacle avoidance.
  • Experience with RL at scale (simulation rollouts, distributed training, stability/debugging).
  • Familiarity with ROS navigation stacks and safety constraints for mobile robots.
  • Experience building eval harnesses (offline replay, scenario libraries).
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