Detail pozice
HPP
REVEL Robotics s.r.o.
Z Úřadu práce

ML inženýři

Hlavní město Praha60 000 - 200 000 CZK / měsíc

Klasifikace povolání: Vývojáři softwaru (CZ-ISCO 2512)

Typ úvazku
HPP
Přihlášení
Odkaz pro přihlášení
Zveřejněno
27. 6. 2026

AI shrnutí

Asistováno AI

Klíčové pro uchazeče: zkušenosti s vývojem a nasazením ML modelů, schopnost pracovat s velkými daty a moderními ML frameworky, samostatnost i spolupráce v týmu. Relevatní dovednosti: Python, PyTorch/TensorFlow, zkušenosti s produkčním nasazením a verzovacím systémem. Požadovaná forma zaměstnání: plný úvazek (HPP).

Tato platforma používá AI k řazení a párování pracovních nabídek pro vás (podpora rozhodování) a k vysvětlení shody, v souladu s Nařízením EU o umělé inteligenci. Máte právo na vysvětlení i na lidský přezkum. Jak naše AI funguje

Popis pozice

ML inženýři u zaměstnavatele REVEL Robotics s.r.o. (Hlavní město Praha).

Hledáme zkušeného pracovníka, který bude řídit, škálovat a posouvat náš tréninkový pipeline. Lepší modely, větší datové sady, robustnější produkční stack, každé procento kvality v oblasti síly, záměru a politiky.

Co budeš dělat

Řídit tréninkový pipeline ve velkém měřítku. Nasazovat vylepšené modely dovedností na reálné roboty v týdenním rytmu.

Posouvat kvalitu modelů. Architektura, návrh ztrátové funkce, tokenizace, kurátorství dat, augmentace, evaluace. Vlastnit ablace.

Vlastnit tréninkovou infrastrukturu. Multi-GPU, distribuované běhy, checkpointing, sledování experimentů, automatizovaná evaluace.

Přistupovat k datům jako k prvořadé záležitosti. Kurátorství, labelování, vyvažování, syntetická augmentace, sim-to-real.

Být v laboratoři. Sedět s hardwarovým a capture týmem. Uzavírat smyčku mezi modelem a robotem.

Koho hledáme

praxe v oboru informatika, elektrotechnika, robotika, ML nebo příbuzném oboru. Nebo realizovanou práci, která prokazuje stejnou hloubku.

Nativní práce v PyTorch. Pohodlí s CUDA, multi-GPU, distribuovaným tréninkem, mixed precision.

Praktická zkušenost alespoň s jedním z: imitační učení, behavior cloning, diffusion policies, vision-language-action modely, RL na robotech, sim-to-real.

Plynulost napříč moderním stackem robotického učení: velké multimodální foundation modely, fotorealistické simulátory, middleware třídy ROS, moderní architektury politik.

Silné základy ve zpracování signálů, senzorové fúzi a modelování vysokodimenzionálních časových řad. Multi-rate synchronizovaná senzorová data tě neděsí.

Bereš data vážně. Kvalita, vyváženost a kurátorství jsou tvojí prací, ne prací někoho jiného.

Mapa lokality pozice ML inženýřiMám zájem o pozici

Podobné pozice

Načítání podobných pozic…