42dot ni kampuni ya AI ya usafirishaji inayofanya kazi katika makutano ya teknolojia ya magari na usafirishaji wa mizigo. Kazi yake inalenga teknolojia za magari yanayoendeshwa na programu, magari ya umeme yanayojiendesha, pamoja na miundombinu ya programu na data inayohitajika kwa usafirishaji wa mijini unaoweza kupanuliwa. Kampuni hii hutengeneza programu za magari, majukwaa ya data za magari ya kampuni, na miundo ya AI ya utambuzi na udhibiti, pamoja na TAP!, mfumo wake wa uendeshaji wa usafirishaji kwa ajili ya kupeleka huduma zinazojiendesha. Kupitia utafiti na ushirikiano katika vifaa vya kielektroniki vya magari na usanifu unaotanguliza programu, 42dot inalenga kufanya mifumo ya usafirishaji iwe ya kujitegemea zaidi, inayoweza kubadilika, na rahisi kuendesha.
Mhandisi wa Ujifunzaji wa Kuimarisha kwa Uendeshaji Huru
Tengeneza na boresha sera za ujifunzaji wa kuimarisha kwa miundo ya 42dot ya magari yanayojiendesha. Jenga uigaji wa self-play, mizunguko ya hali na tathmini za usalama ili kuboresha utendaji wa uendeshaji.
Maelezo
- Buni violesura vya uchunguzi na vitendo kati ya sera za VLA na viigaji, na utengeneze mafunzo ya baada ya ujifunzaji wa kuimarisha wa mzunguko funge kwa kutumia mbinu kama GRPO na PPO.
- Jenga mafunzo ya self-play katika viigaji vya uendeshaji vinavyotegemea vekta au occupancy, ambamo gari kuu na mawakala wa trafiki huingiliana kwa kutumia sera za sasa na checkpoint za awali.
- Tengeneza mizunguko ya vitendo na njia zinazoweza kutumika kwa hali mbalimbali za baadaye, kisha chagua vitendo kulingana na faida inayotarajiwa na vikwazo vya usalama.
- Tathmini usalama wa sera na uwezo wa jumla kwa kutumia vigezo vya mzunguko funge.
- Changanua udanganyifu wa zawadi na upendeleo wa kiigaji.
- Ongoza mawazo yenye matumaini ya ujifunzaji wa kuimarisha kutoka usanifu, mafunzo makubwa na tathmini thabiti hadi kuunganishwa na miundo ya uendeshaji.
Mahitaji
- Angalau miaka mitatu ya uzoefu katika machine learning, reinforcement learning au robotiki, au uwezo sawa wa utafiti na maendeleo.
- Uzoefu wa kutekeleza algoriti za kujifunza sera na kufanya mafunzo na tathmini kwa kutumia Python na PyTorch.
- Uelewa wa uboreshaji wa sera, usanifu wa zawadi na ugawaji wa mchango, pamoja na uwezo wa kubuni majaribio ya ujifunzaji wa kuimarisha.
- Uzoefu wa kufunza sera katika uigaji au mazingira ya mawakala wengi na kuthibitisha maboresho dhidi ya msingi wa kulinganisha.
- Uwezo wa kuwasiliana kwa Kiingereza unaotosha kujadili masuala ya kiufundi na kushirikiana na ofisi za ng’ambo.
- Uzoefu wa kuunda self-play, ujifunzaji wa kuimarisha wa mawakala wengi au mifumo ya mafunzo ya makundi ya sera (unapendelewa).
- Uzoefu wa kutumia mbinu za mafunzo ya baada ya ujifunzaji wa kuimarisha kama GRPO au PPO kwa VLA au sera zalishi (unapendelewa).
- Uzoefu wa kufunza sera katika viigaji vya uendeshaji vinavyotegemea vekta au occupancy, au kuunda mipango ya rollout inayotegemea world model (unapendelewa).
- Uzoefu wa mizunguko sambamba ya kiwango kikubwa, mafunzo yaliyosambazwa au uthibitishaji wa sim-to-real (unapendelewa).
Manufaa
- Kipaumbele hutolewa kwa maveterani na watu wanaostahili ulinzi wa ajira chini ya sheria zinazotumika.
- Kipaumbele hutolewa kwa waombaji walio na cheti cha ulemavu kilichosajiliwa.
- Ukaguzi wa marejeo unaweza kufanywa kwa idhini ya mwombaji baada ya mchakato wa mahojiano.
- Kipindi cha majaribio cha miezi mitatu kinaweza kutumika.