PhD Research Intern, Robotics - Summer 2027 — NVIDIA (ufficio Zurich)

Vollständige Beschreibung

NVIDIA steht an der Spitze der KI- und Robotik-Revolution, und die Robotik-Teams von NVIDIA sind auf der Mission, die wesentliche Technologie zu entwickeln, die es jedem Unternehmen ermöglichen kann, ein Robotik-Unternehmen zu werden. Das Seattle Robotics Lab ist einzigartig an der Schnittstelle zwischen offener akademischer Forschung und realen Auswirkungen der Industrie positioniert und verfolgt grundlegende und angewandte Robotikforschung über den gesamten Robotik-Stack hinweg, einschließlich Wahrnehmung, Planung, Steuerung, Verstärkungslernen, Imitationslernen, Simulation und Robotik-Grundlagenmodelle. Diese Forschung zielt darauf ab, Forschungsparadigmen zu transformieren, in die Robotik- und Simulationsprodukte von NVIDIA zu transferieren und neue Robotikmärkte für die Welt zu schaffen.

Das Seattle Robotics Lab hat über 500 Forschungsarbeiten veröffentlicht, darunter viele einflussreiche Arbeiten, die auf führenden Robotik-, KI- und Computer Vision-Konferenzen vorgestellt wurden. Diese Arbeiten umfassen BayesSim, cuRobo, DeXtreme, DiSECT, Factory, GraspNet, IndustReal, ITPS, LAPA, MimicGen, NeRD, RoboLab, RVT, ScheduleStream und SHAC. (Siehe unsere Publikationsseite für eine vollständige Liste.) Die Arbeit hat die Forschungsgemeinschaft und NVIDIA-Produkte stark beeinflusst, darunter Isaac Sim, Isaac Lab, Isaac Manipulator, Isaac Lab-Arena, Cosmos und Newton.

Wir suchen Doktoranden, die eine zentrale Rolle in unseren Forschungsbemühungen spielen und tiefe, praktische technische Beiträge leisten. Unsere Praktikanten müssen über außergewöhnliche Forschungs- und Ingenieurfähigkeiten, eine starke Forschungsbilanz und eine Team-First-Mentalität verfügen. Sie haben die Möglichkeit, echte Auswirkungen zu erzielen, während Sie mit einigen der kreativsten, brillantesten und motiviertesten Forscher der Welt zusammenarbeiten. Praktikanten können entweder an ihren eigenen Projekten arbeiten, die typischerweise auf eine unserer internen Bemühungen ausgerichtet sind, oder in einigen Fällen direkt zu einer unserer Bemühungen beitragen. Unsere ehemaligen Praktikanten wurden Vollzeitforscher und Ingenieure bei NVIDIA und anderen weltweit führenden Technologieunternehmen, begannen akademische Karrieren an Top-Universitäten und gründeten Pionierrobotik- und KI-Unternehmen.

Was Sie tun werden

• Entwicklung von Algorithmen, Grundlagenmodellen und Methoden zur Robotermanipulation und/oder Lokomanipulation für industrielle, wissenschaftliche und Haushaltsanwendungen;
• Integration dieser Methoden in reale Roboter-Manipulationssysteme, einschließlich solcher, die aus kollaborativen Roboterarmen, industriellen Roboterarmen, mobilen Manipulatoren, Humanoiden und geschickten Händen bestehen;
• Beitrag zu Multi-Personen-Forschungsprojekten, die eine Vielzahl von Fähigkeiten in den Bereichen Robotik und maschinelles Lernen erfordern;
• Engagement mit der akademischen Gemeinschaft durch einflussreiche Publikationen, Konferenzen, Workshops und / oder Code-Releases;
• Entwicklung von KI-Agenten zur Beschleunigung von Forschung und Engineering bei gleichzeitiger Gewährleistung von Korrektheit, Reproduzierbarkeit und Sicherheit.

Was wir sehen müssen

• Eingeschrieben in einem PhD-Programm in Robotik, Machine Learning, Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder einem verwandten Bereich;
• Kenntnisse sowohl der Theorie als auch der Praxis von Robotik und KI, mit einem starken Interesse daran, Ihre Arbeit mit realen Robotikanwendungen zu verbinden;
• Eine nachgewiesene Erfolgsbilanz mit Erstautorenarbeit, die in Top-Robotik- und KI-Konferenzen und -Zeitschriften wie RSS, CoRL, ICRA, IJRR, T-RO, Science Robotics, NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV und EMNLP veröffentlicht wurde;
• Außergewöhnliche Kommunikation, Zusammenarbeit und zwischenmenschliche Fähigkeiten, mit erheblicher Erfahrung in einem Team;
• Außergewöhnliche Programmierkenntnisse in Python; außerdem ist die Vertrautheit mit C++, CUDA und Warp ein Plus;
• fließend in modernen Deep Learning Frameworks wie PyTorch oder JAX;
• Erfahrung mit KI-Codierung und Forschungsagenten, einschließlich kritischer Validierung ihrer Ergebnisse;
• Erfahrung mit Robotik-Frameworks wie ROS2 und Physiksimulations-Frameworks wie Isaac Sim, Isaac Lab, Newton und / oder MuJoCo;
• Komfort bei der Arbeit durch die Komplexität der Simulation und realen Robotik, einschließlich Debugging Physik Simulatoren und Renderer in der schnellen Entwicklung
• Auswahl, Einrichtung, Wartung und Verbesserung komplexer Robotik-Hardware
• Debugging Kommunikationssysteme; und Entwurf robuster Workflows für Modell-Training und Bewertung.

Folgende Forschungsgebiete und Anwendungen sind von besonderem Interesse:

• Bimanuelle und geschickte Manipulation
• Mobile Manipulation und humanoide Lokomanipulation
• Multimodales Roboterlernen (z. B. Vision, taktile und Kraft-/Drehmomenterfassung)
• Simulation (klassisch und neural), sim-to-real, real-to-sim und Weltmodelle
• Lernen in der realen Welt (z. B. Imitation Learning, RL)
• Roboterfundamentmodelle (z. B. VLAs, WAMs, Weltmodelle): Pre-Training, Mid-Training und Post-Training (SFT, RL usw.) unter Verwendung verschiedener Datenquellen (z. B. Simulation, Teleoperation, egozentrische Daten)
• Agentische Robotik
• Robot Learning Theorie
• Hochpräzise Manipulation und zuverlässige Politik
• Wissenschaftliche Laborautomation

Fragen zu dieser Stellenanzeige