Humanoid Locomotion & Reinforcement Learning Engineer
Оценка ИИИсключительная вакансия в сфере deep-tech и гуманоидной робототехники. Возможность удаленной работы над передовым Physical AI в европейской компании делает это предложение крайне привлекательным для высококвалифицированных специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к ученой степени (PhD/Master) и глубокой экспертизе на стыке робототехники и RL для гуманоидных систем. Работа с Physical AI требует фундаментальных знаний физики и динамики.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата не указана, но для позиций PhD-уровня в области Robotics/RL в Европе рыночный диапазон составляет от 70,000 до 110,000 евро в год в зависимости от опыта. Данная роль предполагает высокую компенсацию, соответствующую сложности задач.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Humanoid Locomotion & Reinforcement Learning Engineer Generative Bionics
Местоположение: Генуя, Италия
Формат работы: Удаленно
Опубликована: 06.11.2026
Требования:
• Степень магистра или PhD в Robotics, Control Engineering, Machine Learning, Computer Science или смежной области
• Опыт разработки и применения reinforcement learning для гуманоидных, ноговых систем или whole-body robotic systems
• Сильное знание кинематики и динамики роботов, моделирования контактов, оценки состояния и систем обратной связи
• Опыт работы с симуляционными платформами для робототехники, такими как Isaac Lab, Isaac Sim, MuJoCo или аналогичными
О компании:
Deep-tech компания, создающая платформы гуманоидных роботов для развёртывания ориентированного на человека Physical AI; разработки ведутся в Генуе, Италия
Контакт: Откликнуться
Откликнуться в LinkedIn
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Machine Learning
- Computer Science
- Robotics
- Reinforcement Learning
- Kinematics
- MuJoCo
- Isaac Sim
- Dynamics
- Control Engineering
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания фундаментальных проблем управления гуманоидами.
Как вы решаете проблему расхождения между симуляцией и реальностью (sim-to-real gap) при обучении локомоции гуманоида?
Оценка навыков работы с современным стеком NVIDIA для робототехники.
Опишите ваш опыт оптимизации параллельного обучения в Isaac Lab для систем с большим количеством степеней свободы.
Проверка знаний в области классической робототехники.
Как вы интегрируете методы Reinforcement Learning с классическими алгоритмами Whole-Body Control (WBC)?
Оценка понимания динамики.
Какие функции вознаграждения (reward functions) вы считаете наиболее эффективными для обеспечения стабильной походки и предотвращения падений?
Проверка навыков оценки состояния.
Как вы подходите к задаче оценки состояния (state estimation) при наличии шумов в сенсорах и нестабильных контактов с поверхностью?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
