ml инженер в робототехнике

Команда обучает модели LLM, VLM и CV, создаёт нативные омнимодальные архитектуры и способы совместного обучения в доменах изображений, аудио и видео. Основные направления включают обучение моделей с нуля, Computer Vision research, разработку opensource-инструментов, подготовку данных и деплой моделей для MVP на GPU-кластере уровня H100.

• Разрабатывать и проводить эксперименты по интеграции омнимодальных наблюдений с VLA-моделями и управлению роботом в проектах Embodied AI;
• Собирать, синхронизировать и подготавливать данные с сенсоров для обучения и инференса моделей;
• Запускать и отлаживать VLA-модели на реальном железе;
• Измерять и снижать задержки в контуре «наблюдение → модель → действие».

• Уверенно владеть Python и хорошо знать C++;
• Иметь опыт работы с реальным железом: манипуляторами, мобильными или гуманоидными роботами;
• Знать ROS / ROS2 и middleware, разрабатывать ноды, взаимодействовать с контроллером робота и работать с форматами данных;
• Иметь опыт работы с сенсорикой: IMU, гироскопами, лидарами и специализированными камерами, включая калибровку, временную синхронизацию и учёт реалтайм-ограничений;
• Иметь опыт работы с Embodied AI и VLA, Vision-Language-Action моделями или смежными подходами: VLM, imitation learning, RL;
• Уверенно владеть PyTorch;
• Самостоятельно вести эксперименты от постановки гипотезы до запуска на роботе и оценки результата.

• Офис у м. Кутузовская;
• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовой бонус;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
• Льготный дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования с тремя близкими;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.