Ingénieur senior en intelligence artificielle - Apprentissage auto-supervisé

Amazon RIVR est une entreprise de robotique qui ouvre la voie à l'intelligence physique par le biais de la livraison réelle à domicile. Fondée en 2024 en tant que spin-off de l'ETH Zurich, RIVR a développé des robots à roues et à pattes conçus pour fonctionner dans des environnements complexes et non structurés tels que les escaliers, les portes, les portails et les terrains urbains inégaux. Nous croyons que la réalisation d'une intelligence physique générale nécessite de résoudre de vrais problèmes de clients dans le monde réel, où les robots peuvent apprendre à partir de données opérationnelles riches à grande échelle. Suite à notre acquisition par Amazon en mars 2026, nous poursuivons cette mission avec une portée et une vitesse accrues. En combinant un matériel de robot personnalisé, une autonomie embarquée et une coordination basée sur le cloud, Amazon RIVR crée la prochaine génération de robots autonomes sûrs et fiables pour la livraison du dernier kilomètre. Description de l'emploi   Notre flotte mondiale de robots autonomes fonctionne dans le monde réel, générant d'énormes quantités de données de capteurs multimodales. Alors que notre équipe VLA se concentre sur la création de modèles à grande échelle pour consommer ces données, une grande partie d'entre elles reste non étiquetée et non structurée. Nous recherchons un expert en apprentissage auto-supervisé et en représentation pour libérer tout le potentiel de cette énorme réserve de données.   Dans ce rôle, vous serez responsable de la conception et de la construction du moteur de données principal qui transforme les données brutes de capteurs du monde réel en jeux de données structurés à haute signalisation adaptés à la formation de réseaux de neurones. Vous allez créer des méthodes pour curer, filtrer et pseudo-étiqueter automatiquement ces données, créant ainsi des représentations puissantes qui servent de fondement à toutes les tâches en aval, y compris la navigation, l'apprentissage par imitation et la prise de décision.    Vous travaillerez directement avec les équipes VLA et d'apprentissage par renforcement pour définir les stratégies et les interfaces de données, en veillant à ce que les données que vous produisez accélèrent directement le développement de leurs modèles. Si vous êtes passionné par la résolution du « goulet d'étranglement des données » dans la robotique et souhaitez créer les systèmes qui apprennent des modèles significatifs du monde physique, nous vous invitons à nous rejoindre.