Machine Learning Engineer

En el Instituto de Investigación de Toyota (TRI), estamos comprometidos a mejorar la calidad de vida humana mediante la creación de herramientas y tecnologías innovadoras que amplifiquen la experiencia humana. Nuestro equipo de clase mundial sobresale en Energía y Materiales, IA Centrada en el Ser Humano, Conducción Interactiva Humana y Robótica para liderar este cambio transformador en la movilidad.

Nuestra misión es hacer realidad los robots de propósito general a través de la IA incorporada a gran escala.

Imaginamos un futuro donde los robots asistan con las tareas del hogar, la cocina, ayuden a los ancianos a mantener su independencia y permitan a las personas participar más en actividades que aman. Para lograr esto, nuestro objetivo es crear robots que operen de manera confiable en entornos desordenados y no estructurados. Estamos dedicados a responder la pregunta: “¿Qué se necesita para crear verdaderos robots de propósito general capaces de realizar una amplia gama de tareas en entornos como hogares humanos con mínima supervisión?” Estamos recopilando extensos conjuntos de datos que implican interacciones físicas de diversas fuentes, incluidos robots y humanos, y entrenando grandes modelos generativos de base utilizando estos datos de interacción junto con lenguaje, video, audio y otras modalidades ricas.

Nuestro objetivo es revolucionar la manipulación robótica, permitiendo que los comportamientos diestros de largo plazo se enseñen, aprendan y mejoren de manera eficiente con el tiempo en ambientes del mundo real diversos. Nuestro equipo posee una profunda experiencia multifuncional en simulación, percepción, controles, lenguaje, visión, aprendizaje multimodal y modelado generativo. El éxito se mide por el avance de las capacidades del robot, y apoyamos firmemente la investigación abierta. Nuestra estrella guía es lograr avances tecnológicos fundamentales en la construcción de robots que puedan desempeñar diversas tareas en entornos variados con mínima supervisión humana. Únete a nosotros para hacer realidad los robots de propósito general.

Buscamos un ingeniero de aprendizaje automático motivado que sea experto en trabajar con grandes sistemas integrados de aprendizaje automático. La experiencia con robots u otros sistemas incorporados (como vehículos autónomos) es una ventaja.

Si te identificas con nuestra misión de revolucionar la robótica a través del aprendizaje automático, ponte en contacto con nosotros y discutamos cómo podemos crear juntos la próxima generación de robots capaces impulsados por IA.

Colabora con científicos de investigación internos y laboratorios asociados en las mejores universidades académicas (MIT, Stanford, Berkeley, CMU, Columbia, Princeton) para impulsar investigaciones pioneras.

• Construir, mejorar y solidificar pipelines integrados de ML de extremo a extremo para entrenar modelos multimodales (lenguaje, imágenes, video, acciones) a gran escala.
• Entrenar, ajustar y servir modelos de base de robots con una fuerte mentalidad de MLOps.
• Desarrollar procesos para integrar avances y códigos producidos en colaboración y de código abierto en nuestra pila interna.
• Construir y mejorar grandes pipelines de datos para el entrenamiento de modelos base.
• Ser un miembro clave del equipo y contribuir significativamente al progreso rápido medido por el desarrollo de capacidades internas y publicaciones externas de impacto.

• Más de 2 años de experiencia profesional en ingeniería de ML dentro de una organización enfocada en IA/ML.
• Familiaridad con metodologías de aprendizaje de comportamiento, lenguaje y/o visión por computadora de última generación.
• Experiencia en el entrenamiento de modelos base a gran escala (VLMs, modelos de texto a video) utilizando técnicas como cuantización, precisión mixta, paralelismo de modelos, paralelismo de datos o FSDP.
• Extensa experiencia práctica con PyTorch.
• Sólida competencia en Python y mejores prácticas de desarrollo de software (pruebas unitarias, documentación, revisión de código, integración continua, gestión de dependencias).
• Conocimiento de pipelines de datos, servicio y optimización de modelos, entrenamiento en la nube y gestión de conjuntos de datos.
• Capacidad para alternar entre la creación rápida de prototipos y la implementación robusta según sea necesario.

• Experiencia en despliegue de modelos en sistemas incorporados/robots.
• Experiencia en colaboración en equipos mixtos de científicos de investigación e ingenieros.
• Experiencia con Amazon EC2, S3 y/o Sagemaker.