дата инженер для робототехники

Центр робототехники Сбера создаёт роботов и системы ИИ, которым нужны большие и аккуратно подготовленные наборы данных. Команда Data Conveyor отвечает за путь данных от сырых записей до формата, пригодного для работы ML-команд.

• Проектировать и реализовывать пайплайны, которые превращают данные из разных источников в формат, пригодный для обучения моделей;
• Стабилизировать основной путь конвертации данных с роботов: единый поддерживаемый процесс, проверяемые результаты, повторяемые запуски и понятные отчёты об ошибках;
• Поддерживать схемы датасетов, версионирование, проверки совместимости, валидаторы и манифесты;
• Подключать новые источники данных: записи с роботов, внешние датасеты, симуляции, egocentric data, данные тестовых запусков и корректирующих демонстраций;
• Обеспечивать воспроизводимую сборку датасетов и связь между исходными данными, конвертированными эпизодами, отфильтрованным датасетом, его релизом, запуском обучения и результатом бенчмарка;
• Создавать наборы проверок файлов, структуры video/parquet, временных меток, обязательных полей, метаданных, статуса аннотаций и известных исторических вариантов;
• Готовить данные к передаче в обучение так, чтобы ML-команды понимали состав датасета, ограничения, версию и качество;
• Делать надёжные CLI-инструменты, тесты, инструкции по эксплуатации и отчёты об отладке для исследователей и инженеров.

• Сильный Python и опыт разработки пакетных конвейеров обработки данных;
• Опыт в backend-разработке, data engineering или software engineering для внутренних платформ и ML/data workflows;
• Опыт работы с большими файлами, манифестами метаданных, воспроизводимыми сборками и логикой валидации;
• Практический опыт с Linux, Docker, Git, CI/CD и командной строкой;
• Понимание хранилищ и форматов данных: S3/object storage, сетевые хранилища, parquet, zarr, hdf5, webdataset, видеофайлы или аналогичные форматы;
• Умение разбираться в нестандартных форматах данных и приводить их к строгому контракту;
• Готовность писать поддерживаемый код уровня production, а не одноразовые скрипты конвертации;
• Будет плюсом опыт с LeRobot, RLDS, DROID / Bridge / RT-X-like datasets, ROS bags или траекториями роботов, опыт с Ray, Airflow, Prefect, Kubernetes, SLURM, LSF и другими системами оркестрации, опыт с W&B, MLflow, Hydra configs, отслеживанием экспериментов или системами управления датасетами, понимание computer vision, мультимодальных данных, VLA, imitation learning или robot learning, навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов и использования их в работе, опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов, инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

• Офис по адресу: Автозаводская 23а к2;
• Ежегодный пересмотр зарплаты;
• Квартальная и годовая премия;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте;
• Расширенный ДМС;
• Льготное страхование для семьи;
• Корпоративная пенсионная программа;
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на троих близких;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.