Robot Learning Engineer
Here at Humanoid, we believe in a future where robots amplify human potential. That’s why we’ve set out on a mission to build the world’s most capable, commercially-scalable, and safe humanoid robots. We’re bringing that mission to life wi…
↑ Вакансия с автоподнятиемHere at Humanoid, we believe in a future where robots amplify human potential. That’s why we’ve set out on a mission to build the world’s most capable, commercially-scalable, and safe humanoid robots. We’re bringing that mission to life with HMND‑01 - our rapidly developed humanoid platform being deployed in real industrial environments - and we’re growing the team to take it even further.
About The Role
We're hiring a strong Robotics Learning Engineer to join our Manipulation team based in London.
In this role, you will work on teaching our robots to manipulate the world around them.
This is a role at the intersection of applied deep learning and robotics, and to be set up for success you need both experience of working with real robot hardware (e.g. identifying issues in control or teleop), and applied deep learning (you don’t have to be an expert on cutting edge neural network techniques, but you should be perfectly capable of curating data, fine-tuning a policy on that data and hypothesising potential mitigations when something doesn’t work).
What You’ll Do
Post-train manipulation policies via behaviour cloning and RL; own the full loop from data to deployment.
Come up with data preprocessing strategies to improve the quality of collected data.
Work with the simulation team to set up RL training using digital twin, and then iterate on reward and simulation quality to ensure successful transfer to the real world.
Partner with the data collection organization to drive data collection activities for a specific capability: specify what good data looks like, ensure diversity and coverage, and iterate on instructions.
Expand observation and action spaces with new components required to support novel capabilities, and work with the Teleoperations team to expose these components to robot operators.
Partner with Teleoperations and Controls teams to improve motion smoothness and teleoperation experience.
Interface with hardware design team to ensure that manipulation team findings regarding the current generation of hardware are reflected in future designs.
What We're Looking For
3+ years working on robots (industry or research) with shipped artifacts to show for it. A good understanding of modern teleoperation and low-level control stack.
Experience with neural network post-training.
Familiarity with deep learning infrastructure: streaming datasets, checkpointing & state management, distributed training, PyTorch or JAX. Ability to profile & debug numerics and write maintainable research code.
Good familiarity with modern software engineering practices.
Ability to document experiments clearly and communicate trade‑offs crisply.
Nice to have:
Experience training VLA models for manipulation (autoregressive, diffusion or flow-matching based). Familiarity with OpenVLA, Physical Intelligence (π) models, or similar open VLA frameworks.
Experience applying RL to robotics problems.
Publications at top-tier robotics or deep learning conferences or equivalent open‑source contributions.
What We Offer
Competitive equity: stock options with meaningful upside as we scale.
30+ paid days off, including 23 days of annual leave, all UK bank holidays, and additional company closure days (including Christmas–New Year shutdown).
Private healthcare, including virtual and in-person care.
Pension scheme with 8% total contribution (5% employee, 3% employer) on full earnings.
Free daily breakfast, catered lunch, and snacks in-office.
Work at the frontier - collaborate daily with world-class engineers, researchers, and product experts building the next generation of AI and humanoid robotics.
Real ownership - direct access to founding leadership, meaningful input on product direction, and the ability to drive key initiatives from day one.
Похожие вакансии Data Science & ML
О команде:
Планирование движения автономного автомобиля и предсказание движения всех участников вокруг него - это сложная и крайне важная задача, учитывающая множество факторов. Качественно планируя и предугадывая будущее такой автомобиль сможет обеспечить комфорт пассажиров и избежать потенциальных коллизий.
Мы ищем опытного Специалиста с глубокими знаниями в области нейронных сетей, математики и статистики.
Чем предстоит заниматься:
- Выдвижение гипотез;
- Работа с данными;
- Работа с архитектурой модели, выдвижение идей по внесению изменений;
- Анализ результатов экспериментов, проведенных на реальном автономном автомобиле.
Что мы ждем от кандидата:
- Опыт обучения нейросетевых моделей и интеграции ML-модели в production-среду;
- Уверенное знание и применение архитектуры Transformer, умение писать качественный код на Python, опыт работы с PyTorch;
- Глубокие знания теоретических основ нейронных сетей, методов машинного обучения и понимание классических алгоритмов и структур данных;
- Навык чтения статей об ML, контроль за развитием этой области и опыт работы с AI-агентами;
- Умеете выдвигать гипотезы и выстраивать эксперименты для их проверки.
Будет плюсом:
- Опыт работы с Cuda;
- Опыт с TensorRT и оптимизацией производительности;
- Знание С++ / ROS.
О команде:
Команда распознавания окружения решает задачи обучения нейронных сетей для распознавания в самых разных сценариях. Мы твёрдо знаем: создать эффективный нейросетевой алгоритм без качественных данных невозможно. Именно поэтому мы строим собственную инфраструктуру для подготовки, обработки и интеграции данных во фреймворки обучения моделей распознавания.
Мы в поисках ведущего разработчика-исследователя в области глубокого обучения и компьютерного зрения (Senior DL/CV Research Engineer) с глубоким знанием высшей математики и проективной геометрии. Специалисту предстоит создавать и оптимизировать нейросетевые алгоритмы восприятия для автономного транспорта, используя Python, базовый C++ и технологии параллельных вычислений (CUDA).
Чем предстоит заниматься:
- Разработка интеллектуальных решений в области глубокого обучения/DL (компьютерное зрение/CV) задач в домене восприятия автономного транспорта;
- Анализ современых подходов и реализация нейросетевых архитектур, обучение, проверка гипотез и проведение исследований;
- Разработка и интеграция модулей нейронных сетей в готовый стек восприятия.
Что мы ждем от кандидата:
-
Уверенное знание глубокого обучения/DL (уровень погружения до самых глубоких вннутренних процессов обучения и research), машинного обучения/ML (понимание математики основных классических подходов), линейной алгебры (проективная геометрия, эпиполярная геометрия) и математического анализа, математической статистики;
-
Опыт работы с компьютерным зрением/Computer Vision задачам в разных доменах;
-
Умение писать продвинутый код на Python;
-
Умение писать и читать базовый код на C++;
-
Умение писать код для высоконагруженных систем (cuda, openml, mpi).
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.