مهندس ذكاء اصطناعي رئيسي

حول أوريجن أوريجن (المعروفة سابقًا باسم 10xConstruction) تبني روبوتات مستقلة عامة لأعمال البناء في الولايات المتحدة لمواجهة ارتفاع التكاليف، ومخاطر السلامة، ونقص العمالة.
تجمع منصتنا متعددة الحرف والمودولارية بين الأجهزة المصممة خصيصًا مع الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي للتنقل في البيئات المعقدة وتنفيذ المهام بدقة.
مدربة في محاكاة عالية الدقة وموزعة بالفعل في مواقع حية، توفر روبوتاتنا تنفيذًا أسرع بخمس مرات، وتوسعًا في الهامش بنسبة 250%+، وتوفيرًا كبيرًا في التكاليف.
كجزء أساسي من فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي، ستقوم بتحويل التقدمات الحديثة في اللغة والرؤية والتشتت إلى أنظمة قوية في الوقت الحقيقي ترى وتتصرف في مواقع البناء الديناميكية.
المسؤوليات الرئيسية البحث والابتكار في نماذج التوليد القائمة على التشتت لمحاكاة سطح الجدار الفوتوغرافي، وتوليد العيوب، وتكيف المجال.
تصميم وتدريب نماذج اللغة والرؤية (VLMs) ونماذج العمل للغة والرؤية (VLA) التي تربط أوامر العمل النصية، وخطط CAD، وبيانات المستشعر بفهم على مستوى البكسل.
قيادة تطوير خطوط الأنابيب التلقائية للتعليق (التعلم النشط، التدريب الذاتي، البيانات الاصطناعية) التي تتوسع إلى ملايين الإطارات والسحب النقطية مع الحد الأدنى من الجهد البشري.
تحسين وضغط النماذج (INT8، LoRA، التقطير) للنشر على أجهزة الحافة من فئة Jetson تحت ROS 2.
امتلاك دورة الحياة الكاملة - تعريف المشكلة، مراجعة الأدبيات، النمذجة الأولية، التقييم غير المتصل / المتصل وتسليم الإنتاج إلى فرق الإدراك والتحكم.
نشر تقارير تقنية داخلية وأوراق مؤتمرات خارجية؛ توجيه المتدربين والمهندسين المبتدئين.
المؤهلات والمهارات 8+ سنوات في البحث والتطوير في التعلم العميق أو دكتوراه / ماجستير في علوم الحاسوب، الهندسة الكهربائية، الروبوتات أو مجال ذي صلة مع سجل نشر قوي.
خبرة مثبتة في نماذج التشتت (DDPM، LDM، ControlNet) والمحولات متعددة الوسائط / VLMs (CLIP، BLIP-2، LLaVA، Flamingo).
نجاح مثبت في بناء تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي المعتمدة على البيانات على نطاق واسع - التعلم النشط، التسمية الزائفة، الإشراف الضعيف.
إتقان متقدم في بايثون، PyTorch (أو JAX)، تتبع التجارب والتدريب القابل للتوسع (PyTorch Lightning، DeepSpeed، Ray).
إلمام بتشغيل الذكاء الاصطناعي على الحافة (TensorRT، ONNX Runtime)، وضبط أداء CUDA / C++.
أساس رياضي قوي (احتمالات، نظرية المعلومات، تحسين) والقدرة على تحويل النظرية إلى كود إنتاجي.
مكافأة: خبرة في توليد البيانات الاصطناعية في Isaac Sim أو أكوام إدراك الروبوتات (ROS2، Nav2، MoveIt 2، Open3D).