Junior
Ejecuta entrenamientos sobre una configuración existente, registra métricas y ayuda a medir las diferencias entre simulación y robot.
Sim-to-Real Transfer Engineer para tu equipo
Un ingeniero que consigue que lo aprendido en simulación funcione en el robot real: aleatorización de dominio, identificación del sistema y entrenamiento distribuido con Ray y RLlib.
Tecnologías y competencias habituales
- Domain Randomization
- RLlib
- Ray
- C++
- Python
También lo buscarás como sim-to-real engineer, ingeniero de domain randomization, ingeniero de transferencia de políticas y ingeniero de RL en robots reales.
Qué hace un ingeniero de transferencia de simulación a realidad
Cierra la brecha entre lo que un agente aprende en simulación y lo que hace en el robot físico. Entrena políticas a gran escala con Ray y RLlib, aplica aleatorización de dominio, identifica parámetros reales del robot, mide la diferencia entre simulación y realidad y programa en Python y C++ el código que ejecuta la política en el hardware con garantías de tiempo.
Cuándo necesitas uno
- Tu política funciona perfecta en simulación y se desmorona al ponerla en el robot real.
- Quieres entrenar con miles de entornos en paralelo y necesitas montar el entrenamiento distribuido.
- Entrenas políticas de locomoción o manipulación y necesitas que sean robustas a pesos, fricciones y retardos distintos.
Qué distingue a un buen ingeniero de transferencia de simulación a realidad
- Aplica aleatorización de dominio con criterio: rangos basados en incertidumbres medidas, no en valores al azar.
- Identifica el sistema real: latencias de actuadores, fricción, holguras y ruido de sensores, y los lleva al simulador.
- Monta entrenamiento distribuido con Ray y RLlib y sabe depurar cuellos de botella de CPU, GPU y comunicación.
- Despliega políticas en C++ con tiempos de ciclo deterministas y con filtros de seguridad que limitan acciones peligrosas.
- Prueba de forma escalonada: primero con el robot sujeto o con límites bajos, y solo después en condiciones plenas.
Junior, middle o senior
Middle
Lleva una política desde el entrenamiento hasta el robot real, ajusta la aleatorización y resuelve los fallos de transferencia.
Senior
Define la estrategia de transferencia de la empresa, desde la calibración del simulador hasta los criterios de seguridad para desplegar.
Dos formas de trabajar
On Demand
Se suma a tu equipo el tiempo que lo necesites.
Try & Hire
Trabaja contigo y, tras un tiempo, puedes incorporarlo a tu plantilla sin costes.
¿Necesitas un equipo entero? Mira los Agile Squads.
Preguntas frecuentes
¿Por qué falla la transferencia a robot real?
Casi siempre por diferencias que el simulador no modelaba: retardos, fricción, holguras o ruido de sensores. La solución es medir esas diferencias en el robot, incorporarlas y entrenar con variabilidad suficiente para que la política no dependa de un valor exacto.
¿Hace falta un robot real durante el entrenamiento?
Para entrenar, no necesariamente. Para calibrar la simulación y validar la política, sí. Cuanto antes se compare con el robot real, menos tiempo se pierde optimizando para un simulador impreciso.
¿Aleatorización de dominio o ajuste fino en el robot?
La aleatorización permite desplegar sin tocar el robot, pero puede dar políticas conservadoras. El ajuste fino en real mejora el rendimiento a costa de riesgo y tiempo de máquina. Suele combinarse: aleatorizar primero y afinar con pocos datos reales después.
¿Puedo incorporarlo después a mi plantilla?
Sí. Con la modalidad Try & Hire trabaja contigo y, tras un tiempo, puedes incorporarlo a tu plantilla sin costes.
¿Cómo se factura?
Pagas por el trabajo realmente efectivo: solo las horas trabajadas. La selección, las bajas, las vacaciones y las sustituciones corren de nuestra cuenta.
¿Trabaja en remoto o en nuestras oficinas?
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