OpenAI zahlt bis zu 500.000 Dollar für Datenpipeline statt Roboterbau

000 Dollar für Datenpipeline statt Roboterbau

Die derzeit bestbezahlte Robotik-Stelle bei OpenAI zahlt bis zu 500.000 US-Dollar Grundgehalt – und hat mit dem direkten Bau von Robotern nichts zu tun. Es handelt sich um eine Machine-Learning-Engineer-Position mit einer ausgeschriebenen Gehaltsspanne von 380.000 bis 500.000 US-Dollar plus Aktienoptionen. Die Hauptaufgabe besteht laut Stellenausschreibung darin, eine Pipeline aufzubauen, die Trainingsläufe unterstützt.

Damit richtet sich die Rolle auf ein Problem, das OpenAI nach eigener Darstellung schon einmal zum Aufgeben gezwungen hat: das Fehlen ausreichender realer Trainingsdaten. Bevor Robotermodelle trainiert werden können, müssen große Mengen an aufgezeichneten Demonstrationen – Kamerabilder, Armpositionen, Greiferbewegungen zu jedem Zeitpunkt – gesammelt und für Trainingsläufe aufbereitet werden. Genau diese Infrastruktur soll die ausgeschriebene Stelle schaffen.

Die genannten Beträge sind Grundgehälter. Aktienoptionen kommen hinzu, sodass die ausgeschriebenen Zahlen eher als Untergrenze der Gesamtvergütung zu verstehen sind. In der Berichterstattung wird die Stelle als die aktuell bestbezahlte Robotik-Position bei OpenAI geführt.

21 offene Robotik-Jobs in San Francisco

OpenAIs Karriereseite listet derzeit 21 offene Robotik-Stellen, alle mit Standort San Francisco (Herstellerangabe). Das Robotik-Team wird von Aditya Ramesh geleitet, der zuvor das Welt-Simulations-Forschungsprogramm des Unternehmens verantwortete (Herstellerangabe). Dieses Programm ist nach Angaben von OpenAI im vergangenen Jahr in die Robotik-Abteilung überführt worden (Herstellerangabe).

Gesucht werden nach Darstellung des Unternehmens Ingenieure für Hardware, Betrieb, Systeme und Machine Learning (Herstellerangabe). OpenAI beschreibt sein Robotik-Team als fokussiert auf die Erschließung allgemeiner Robotik und das Vorantreiben von Intelligenz auf AGI-Niveau in dynamischen, realen Umgebungen (Herstellerangabe). Diese Selbsteinschätzung ist nicht unabhängig überprüfbar.

Die Stellenausschreibungen decken ein breites Spektrum ab: von der Entwicklung elektrischer Systeme über Aktuatoren bis hin zu Simulationsumgebungen und Steuerungssoftware. Ein Teil der Rollen bezieht sich auf den physischen Bau von Robotern, andere auf die Software- und Dateninfrastruktur.

Gehalt im üblichen OpenAI-Rahmen

Die Gehaltsspanne von bis zu 500.000 US-Dollar ist nach den vorliegenden Daten nicht robotikspezifisch, sondern liegt im Rahmen der üblichen OpenAI-Vergütung. Aus Visa-Unterlagen von Bundesbehörden geht hervor, dass Forschungswissenschaftler bei OpenAI bis zu 685.000 US-Dollar verdienen können, Hardware-Ingenieure bis zu 555.000 US-Dollar. Die Robotik-Gehälter fallen damit in den Bereich, den das Unternehmen seinen Spitzenkräften ohnehin zahlt.

Zum Vergleich: Ein Inference Engineer erhält laut Stellenausschreibung ein Festgehalt von 380.000 US-Dollar. Ein Robotics Software Engineer mit fünf Jahren Erfahrung, Kenntnissen in Rust oder C++ und Hintergrund in industrieller Automatisierung kann zwischen 255.000 und 325.000 US-Dollar verdienen. Die ML-Engineer-Rolle mit bis zu 500.000 US-Dollar liegt damit am oberen Ende, ist aber keine Sonderzahlung für den Robotikbereich.

Die ausgeschriebenen Beträge sind Grundgehälter. Aktienoptionen kommen hinzu, sodass die Gesamtvergütung höher ausfällt. In der Berichterstattung wird dies als Erweiterung der bestehenden Vergütungsstruktur gewertet, nicht als spezieller Bonus für Robotik.

Widerspruch: 21 oder 27 offene Stellen?

In der Berichterstattung gibt es unterschiedliche Angaben zur Zahl der offenen Robotik-Stellen bei OpenAI. Die Karriereseite des Unternehmens listet 21 offene Positionen (Herstellerangabe). Andere Quellen berichten von 27 robotikbezogenen Stellenanzeigen, die in dieser Woche veröffentlicht wurden – mehr als doppelt so viele wie vor vier Monaten, als es elf waren.

Der Widerspruch lässt sich durch unterschiedliche Erhebungszeitpunkte oder Zählweisen erklären. Die Zahl 21 bezieht sich auf aktuell offene Stellen auf der Karriereseite, während die Zahl 27 alle in einer Woche veröffentlichten Anzeigen umfasst, von denen einige bereits wieder geschlossen sein könnten. Auch die Definition, was als Robotik-Stelle zählt, kann variieren.

Vom Dactyl-Projekt zur Datenpipeline

OpenAI hat bereits einmal ein Robotik-Programm betrieben und wieder eingestellt. Das Dactyl-Projekt, eine Roboterhand, lief von 2017 bis 2019. Danach wurde die Robotik-Abteilung geschlossen, als sich das Unternehmen auf Sprachmodelle konzentrierte.

Allerdings betrieb OpenAI nach anderen Angaben noch bis 2021 ein internes Robotik-Team. Mitgründer Wojciech Zaremba erklärte, das Team sei an eine harte Grenze gestoßen: Der technische Ansatz sei tragfähig gewesen, aber es habe nicht genügend reale Daten gegeben, um leistungsfähige Robotermodelle zu trainieren. Es handelte sich demnach nicht um ein algorithmisches, sondern um ein Datenproblem.

Dieser Hintergrund erklärt den neuen Fokus auf Datenpipelines. Um einen Roboter zu trainieren, der eine einfache Aufgabe wie das Platzieren eines Gegenstands in einem Becher ausführt, sind hunderte oder tausende aufgezeichnete Demonstrationen nötig – Kamerabilder, Armpositionen, Greiferbewegungen zu jedem Zeitpunkt. Dieser Prozess, als Behavior Cloning oder Imitation Learning bezeichnet, funktioniert nur mit ausreichend gelabelten Trainingsdaten. Die neue ML-Engineer-Stelle mit Fokus auf den Aufbau einer Pipeline für Trainingsläufe adressiert genau dieses Problem.

Gehaltsspannen: Hardware vs. Software/ML

Die ausgeschriebenen Gehaltsspannen für Robotik-Positionen bei OpenAI variieren erheblich. Ein Robotics Software Engineer kann laut Stellenausschreibung zwischen 255.000 und 325.000 US-Dollar verdienen. Die ML-Engineer-Rolle mit Fokus auf Datenpipelines liegt mit 380.000 bis 500.000 US-Dollar deutlich darüber.

Die Unterschiede erklären sich durch die verschiedenen Rollenprofile. Hardware-nahe Positionen werden niedriger vergütet als Software- und ML-Rollen, die stärker mit dem Kerngeschäft des Unternehmens – dem Training von Modellen – verbunden sind. Auch unterschiedliche Zeitpunkte der Ausschreibungen können eine Rolle spielen.