Detail pozície
HPP
REVEL Robotics s.r.o.
Z Úradu práce

ML inženýři

Hlavní město Praha60 000 - 200 000 CZK / mesiac

Klasifikácia povolania: Vývojáři softwaru (CZ-ISCO 2512)

Typ úväzku
HPP
Prihlásenie
Externý odkaz
Zverejnené
27. 6. 2026

AI zhrnutie

Asistované 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).

Táto platforma používa AI na zoraďovanie a párovanie pracovných ponúk pre vás (podpora rozhodovania) a na vysvetlenie zhody, v súlade s Nariadením EÚ o umelej inteligencii. Máte právo na vysvetlenie aj na ľudský prieskum. Ako funguje naša AI

Popis pozície

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 pozície ML inženýřiMám záujem o pozíciu

Podobné pozície

Načítavanie podobných pozícií…