VP de Investigación en Robótica

Título del puesto: VP de Investigación en Robótica

Tipo de empleo: Tiempo completo

Ubicación: Remota

El rol

Como VP de Investigación en Robótica en micro1, definirás y liderarás nuestra agenda de investigación para la IA física, sistemas inteligentes que pueden comprender, razonar y actuar en el mundo físico.

Nuestra investigación se centra en cuatro áreas conectadas:

• Agentes físicos y robótica, construyendo agentes que perciben, razonan, planifican y actúan a través de robots, máquinas, instrumentos y otros sistemas físicos.
• Aprendizaje y datos, estudiando cómo las demostraciones, trayectorias, datos de sensores, simulación, retroalimentación y experiencia autónoma mejoran la inteligencia en el mundo físico.
• Evaluación y generalización, desarrollando métodos rigurosos para medir el razonamiento físico, la manipulación, la planificación, la solidez, la seguridad y la transferencia entre tareas y entornos.
• Automatización de I+D en el mundo físico, explorando cómo los agentes pueden acelerar los flujos de trabajo científicos y de ingeniería mediante simulación, experimentación, diseño, fabricación y herramientas del mundo real.

Establecerás la dirección de investigación en estas áreas, mantendrás un contacto cercano con los modelos y sistemas físicos, construirás un equipo de investigación de clase mundial y te asociarás con los principales laboratorios de IA y robótica en sus problemas de IA física más difíciles.

Lo que harás

• Establecer la agenda de investigación de IA física. Identificar los problemas de mayor impacto en robótica, agentes incorporados, aprendizaje, datos, evaluación y automatización del mundo físico.
• Construir agentes que actúen en el mundo físico. Desarrollar sistemas que conecten modelos fundamentales y agentes con robots, máquinas, instrumentos y otras interfaces físicas.
• Avanzar en el aprendizaje de robots de propósito general. Liderar la investigación en modelos de visión-lenguaje-acción, aprendizaje por imitación, aprendizaje por refuerzo, modelos del mundo y políticas multimodales.
• Desarrollar una ciencia de los datos del mundo físico. Estudiar qué demostraciones, trayectorias, flujos de sensores, entornos y señales de supervisión mejoran mejor el aprendizaje y la generalización.
• Construir sistemas escalables de generación de datos. Desarrollar métodos para generar datos de interacción de alta calidad a través de demostración humana, teleoperación, despliegue autónomo, simulación y flujos de trabajo híbridos de humanos y agentes.
• Avanzar en la evaluación y la generalización. Construir puntos de referencia rigurosos para manipulación, razonamiento espacial, planificación, uso de herramientas, solidez, seguridad y transferencia entre tareas y cuerpos.
• Puente entre simulación y realidad. Estudiar cómo se debe combinar la experiencia simulada y la del mundo real, y dónde falla la transferencia de simulación a realidad.
• Avanzar en la automatización de I+D en el mundo físico. Construir agentes que operen en flujos de trabajo científicos y de ingeniería, incluyendo simulación, experimentación, diseño, fabricación y sistemas de laboratorio.
• Construir investigación que se acumule. Crear conjuntos de datos reutilizables, entornos, simuladores, bancos de pruebas de hardware, infraestructura de evaluación y herramientas de investigación.
• Construir y liderar el equipo de investigación. Reclutar y desarrollar investigadores e ingenieros excepcionales, asociarse con laboratorios líderes y publicar investigación relevante.

Lo que buscamos

• Experiencia profunda en IA física. Experiencia significativa en robótica, IA incorporada, aprendizaje de robots, sistemas autónomos o campos relacionados.
• Fuerte intuición sobre aprendizaje y sistemas agénticos. Profunda comprensión del aprendizaje moderno de robots, modelos multimodales, aprendizaje por imitación, aprendizaje por refuerzo, modelos del mundo, planificación y control.
• Intuición sobre sistemas físicos. Sólida comprensión de sensores, calibración, control, contacto, actuación, latencia, incertidumbre y restricciones de hardware.
• Excepcional gusto por la investigación. Identificas problemas que pueden expandir significativamente lo que los sistemas de IA pueden hacer en el mundo físico.
• Rigor experimental. Conviertes preguntas abiertas en hipótesis sólidas, experimentos controlados, líneas de base significativas y conclusiones respaldadas por evidencia.
• Fuerte criterio de evaluación. Comprendes la generalización, el cambio de distribución, el diseño de puntos de referencia, los efectos específicos del hardware y los modos de falla de las evaluaciones de IA física.
• Pensamiento sistémico. Razonas sobre modelos, agentes, datos, hardware, simulación, herramientas y evaluación como partes de un único sistema.
• Rango técnico. Te sientes cómodo moviéndote entre entrenamiento de modelos, diseño de agentes, simulación, infraestructura de evaluación y experimentación física.
• Liderazgo en investigación. Tienes experiencia estableciendo direcciones, mentoreando talento técnico excepcional y liderando programas de investigación ambiciosos bajo incertidumbre.

Calificaciones preferidas

• Maestría o doctorado en Robótica, Ciencias de la Computación, IA, Aprendizaje Automático, Ingeniería o un campo relacionado.
• Experiencia en investigación en una organización líder de IA, robótica o inteligencia incorporada.
• Sólido historial de publicaciones en foros como CoRL, RSS, ICRA, IROS, NeurIPS, ICML o CVPR, o trabajo técnico equivalente de alto impacto.
• Experiencia con políticas de robots generalistas, aprendizaje cruzado entre cuerpos, modelos fundamentales de robots o aprendizaje a gran escala por imitación y refuerzo.
• Experiencia práctica con plataformas y marcos robóticos como ROS/ROS2, Isaac Lab, MuJoCo, ManiSkill o sistemas equivalentes.
• Experiencia en la construcción de puntos de referencia de robótica, entornos de simulación, sistemas de teleoperación, evaluaciones de seguridad o motores de datos del mundo físico.
• Experiencia en la construcción de agentes para flujos de trabajo de ingeniería, científicos, de manufactura o de laboratorio.

Aviso de compensación y beneficios

El rango salarial nacional para este puesto de tiempo completo es un salario base de $250,000, $350,000. Todos los empleados son elegibles para compensación en acciones, y los empleados también pueden recibir bonos basados en el desempeño, dependientes del rol y sujetos a las políticas de la empresa. micro1 ofrece un paquete integral de beneficios, que incluye hasta un 100% de reembolso por primas de seguro médico, tiempo libre pagado, un plan 401(K) con aportación de la empresa y beneficios adicionales diseñados para apoyar a una fuerza laboral de alto rendimiento y con prioridad remota.

micro1 es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Todos los solicitantes calificados recibirán consideración para el empleo sin distinción de raza, color, religión, sexo (incluyendo embarazo, orientación sexual o identidad de género), origen nacional, edad, discapacidad, información genética, estatus de veterano o cualquier otra característica protegida por las leyes, regulaciones y ordenanzas locales aplicables. Si necesitas asistencia y/o una adaptación razonable durante el proceso de solicitud, comunícate a support@micro1.ai.

Nuestro proceso de contratación utiliza herramientas de inteligencia artificial para ayudar en la selección y evaluación de candidatos. Nuestras herramientas de IA están diseñadas para complementar, no reemplazar, la toma de decisiones humana.