Python разработчик

Центр робототехники Сбера развивает робототехнические системы и прикладной ИИ для реальных физических задач. Команда Data Conveyor отвечает за данные для обучения и улучшения моделей манипуляции, создавая внутренние инструменты для сбора, разметки и анализа данных.

• Разрабатывать и поддерживать внутренние веб-инструменты для сбора, проверки, разметки и анализа робототехнических данных;
• Улучшать интерфейсы для операторов и исследователей для постановки сценариев, описания задач и фиксации результатов;
• Развивать реестры инструкций, тестовых сценариев и объектов для манипуляции;
• Создавать инструменты для разметки и проверки качества данных;
• Развивать сервисы для проведения и анализа тестов на роботах;
• Проектировать бэкенд API, модели данных и пользовательские сценарии;
• Интегрировать веб-инструменты с пайплайнами записи, хранения и подготовки данных к обучению;
• Поддерживать документацию по пользовательским сценариям, контрактам данных и правилам работы с сервисами.

• Уверенное владение Python и опыт бэкенд-разработки для внутренних сервисов или инструментов для данных и машинного обучения;
• Опыт работы с веб-стеком: TypeScript, JavaScript, React, Vue или аналогичными фреймворками;
• Опыт проектирования API, форм, таблиц, фильтров, очередей задач, ролей пользователей и рабочих статусов;
• Понимание баз данных и хранения данных: SQL, схемы данных, миграции, индексы, связи между сущностями;
• Практический опыт работы с Linux, Docker, Git, логированием, мониторингом и отладкой сервисов;
• Способность разбираться в предметной области и превращать процессы в удобные инструменты;
• Готовность работать на стыке робототехники, инженерии данных, исследований в области машинного обучения и внутренних продуктов;
• Будет плюсом опыт работы с робототехническими данными, телеоперациями, задачами манипуляции, тестированием роботов или наборами данных для машинного обучения, опыт разработки инструментов разметки, ревью, дашбордов экспериментов или внутренних платформ данных, понимание UX для операционных интерфейсов, опыт работы с очередями задач, фоновой обработкой, объектным хранилищем, видео-ревью или большими мультимодальными данными, понимание VLA, обучения с подражанием, обучения роботов или обучения на основе данных.

• Дружный и высококвалифицированный коллектив;
• Участие в масштабных проектах в приоритетном направлении;
• Достойная заработная плата (оклад и годовая премия);
• Современные рабочие места и программное обеспечение;
• ДМС, корпоративная пенсионная программа, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии и корпоративные мероприятия;
• Высокий уровень корпоративной культуры.