VP of Robotics Research

Berufsbezeichnung: VP of Robotics Research

Beschäftigungsart: Vollzeit

Standort: Remote

Die Rolle

Als VP of Robotics Research bei micro1 definieren und leiten Sie unsere Forschungsagenda für Physical AI, intelligente Systeme, die die physische Welt verstehen, über sie nachreasonieren und in ihr handeln können.

Unsere Forschung konzentriert sich auf vier miteinander verbundene Bereiche:

• Physical Agents & Robotics: Entwicklung von Agenten, die über Roboter, Maschinen, Instrumente und andere physische Systeme wahrnehmen, nachreasonieren, planen und handeln.
• Learning & Data: Untersuchung, wie Demonstrationen, Trajektorien, Sensordaten, Simulationen, Feedback und autonome Erfahrungen die Intelligenz in der physischen Welt verbessern.
• Evaluation & Generalization: Entwicklung rigoroser Methoden zur Messung von physischem Reasoning, Manipulation, Planung, Robustheit, Sicherheit und Transfer über Aufgaben und Umgebungen hinweg.
• Physical-World R&D Automation: Erforschung, wie Agenten wissenschaftliche und technische Arbeitsabläufe durch Simulation, Experimente, Design, Fertigung und reale Werkzeuge beschleunigen können.

Sie legen die Forschungsrichtung in diesen Bereichen fest, bleiben nah an Modellen und physischen Systemen dran, bauen ein erstklassiges Forschungsteam auf und arbeiten mit führenden KI- und Robotiklaboren an deren schwierigsten Problemen im Bereich der Physical AI zusammen.

Ihre Aufgaben

• Festlegung der Forschungsagenda für Physical AI. Identifizierung der wirkungsvollsten Probleme in den Bereichen Robotik, embodied Agents, Lernen, Daten, Evaluierung und Automatisierung der physischen Welt.
• Entwicklung von Agenten, die in der physischen Welt agieren. Entwicklung von Systemen, die Basismodelle und Agenten mit Robotern, Maschinen, Instrumenten und anderen physischen Schnittstellen verbinden.
• Weiterentwicklung des universellen Roboterlernens. Leitung der Forschung in den Bereichen Vision-Language-Action-Modelle, Imitation Learning, Reinforcement Learning, Weltmodelle und multimodale Policies.
• Entwicklung einer Wissenschaft der Daten für die physische Welt. Untersuchung, welche Demonstrationen, Trajektorien, Sensor-Streams, Umgebungen und Überwachungssignale das Lernen und die Generalisierung am besten verbessern.
• Aufbau skalierbarer Datengenerierungssysteme. Entwicklung von Methoden zur Generierung hochwertiger Interaktionsdaten durch menschliche Demonstration, Teleoperation, autonome Rollouts, Simulationen und hybride Arbeitsabläufe zwischen Mensch und Agent.
• Vorantreiben von Evaluierung und Generalisierung. Aufbau rigoroser Benchmarks für Manipulation, räumliches Denken, Planung, Werkzeugnutzung, Robustheit, Sicherheit und Transfer über Aufgaben und Embodiments hinweg.
• Überbrückung von Simulation und Realität. Untersuchung, wie simulierte und reale Erfahrungen kombiniert werden sollten und wo der Sim-to-Real-Transfer an seine Grenzen stößt.
• Weiterentwicklung der R&D-Automatisierung in der physischen Welt. Aufbau von Agenten, die über wissenschaftliche und technische Arbeitsabläufe hinweg operieren, einschließlich Simulation, Experimente, Design, Fertigung und Laborsysteme.
• Aufbau von Forschung, die kumulative Effekte erzielt. Erstellung wiederverwendbarer Datensätze, Umgebungen, Simulatoren, Hardware-Testbeds, Evaluierungsinfrastrukturen und Forschungswerkzeuge.
• Aufbau und Führung des Forschungsteams. Rekrutierung und Förderung außergewöhnlicher Forscher und Ingenieure, Partnerschaft mit führenden Laboren und Veröffentlichung wegweisender Forschungsergebnisse.

Was wir suchen

• Fundierte Expertise im Bereich Physical AI. Umfangreiche Erfahrung in der Robotik, embodied AI, im Roboterlernen, in autonomen Systemen oder verwandten Bereichen.
• Starke Intuition für Lern- und Agentensysteme. Tiefes Verständnis von modernem Roboterlernen, multimodalen Modellen, Imitation Learning, Reinforcement Learning, Weltmodellen, Planung und Steuerung.
• Intuition für physische Systeme. Starkes Verständnis von Sensorik, Kalibrierung, Steuerung, Kontakt, Aktorik, Latenz, Unsicherheit und Hardware-Einschränkungen.
• Außergewöhnliches Forschungsgespür. Sie identifizieren Probleme, die das Leistungsspektrum von KI-Systemen in der physischen Welt sinnvoll erweitern können.
• Experimentelle Strenge. Sie machen aus offenen Fragen starke Hypothesen, kontrollierte Experimente, aussagekräftige Baselines und evidenzbasierte Schlussfolgerungen.
• Starkes Urteilsvermögen bei der Evaluierung. Sie verstehen Generalisierung, Distribution Shift, Benchmark-Design, hardwarespezifische Effekte und die Fehlerquellen von Physical-AI-Evaluierungen.
• Systemdenken. Sie betrachten Modelle, Agenten, Daten, Hardware, Simulation, Werkzeuge und Evaluierung als Teile eines einzigen Systems.
• Technische Bandbreite. Sie bewegen sich sicher zwischen Modelltraining, Agentendesign, Simulation, Evaluierungsinfrastruktur und physischen Experimenten.
• Forschungskompetenz und Führungserfahrung. Sie haben Erfahrung darin, Richtungen vorzugeben, außergewöhnliche technische Talente zu betreuen und ambitionierte Forschungsprogramme unter Unsicherheit zu leiten.

Bevorzugte Qualifikationen

• Master oder PhD in Robotik, Informatik, KI, Machine Learning, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich.
• Forschungserfahrung bei einer führenden Organisation für KI, Robotik oder Embodied Intelligence.
• Starke Publikationsbilanz bei Venues wie CoRL, RSS, ICRA, IROS, NeurIPS, ICML oder CVPR oder vergleichbare, wirkungsvolle technische Arbeiten.
• Erfahrung mit Generalist Robot Policies, Cross-Embodiment Learning, Roboter-Basismodellen oder groß angelegtem Imitation und Reinforcement Learning.
• Praktische Erfahrung mit Roboterplattformen und Frameworks wie ROS/ROS2, Isaac Lab, MuJoCo, ManiSkill oder vergleichbaren Systemen.
• Erfahrung beim Aufbau von Robotik-Benchmarks, Simulationsumgebungen, Teleoperationssystemen, Sicherheitsbewertungen oder Daten-Engines für die physische Welt.
• Erfahrung beim Aufbau von Agenten für Arbeitsabläufe in Engineering, Wissenschaft, Fertigung oder Laboratorien.

Hinweis zu Vergütung und Leistungen

Die nationale Gehaltsspanne für diese Vollzeitposition liegt bei einem Grundgehalt von 250.000 $ bis 350.000 $. Alle Mitarbeiter haben Anspruch auf Aktienbeteiligungen (Equity Compensation) und können je nach Rolle und gemäß den Unternehmensrichtlinien auch leistungsorientierte Boni erhalten. micro1 bietet ein umfassendes Leistungspaket, einschließlich bis zu 100 % Erstattung der Krankenversicherungsprämien, bezahlter Freistellung, einem 401(k)-Plan mit Arbeitgeberzuschuss sowie zusätzlicher Leistungen zur Unterstützung einer leistungsorientierten Remote-First-Belegschaft.

micro1 ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Alle qualifizierten Bewerber werden unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht (einschließlich Schwangerschaft, sexueller Orientierung oder Geschlechtsidentität), nationaler Herkunft, Alter, Behinderung, genetischen Informationen, Veteranenstatus oder anderen durch geltende lokale Gesetze, Vorschriften und Verordnungen geschützten Merkmalen berücksichtigt. Wenn Sie während des Bewerbungsprozesses Unterstützung und/oder eine angemessene Anpassung (Accommodation) benötigen, wenden Sie sich an support@micro1.ai.

Unser Einstellungsprozess nutzt Tools der künstlichen Intelligenz zur Unterstützung bei der Kandidatensuche und -bewertung. Unsere KI-Tools sollen menschliche Entscheidungen ergänzen, nicht ersetzen.