Разработчик КШ локомоции роботов

Описания нет

• Разработка и обучение политик локомоции для четвероногого колёсно-шагающего робота: ходьба, езда на колёсах и переключение между режимами, повороты, подъём на бордюры и лестницы, восстановление после толчков и падений
• Разработка симуляции
• Sim2real
• Деплой политик на борт: экспорт и оптимизация (ONNX/TensorRT) под Jetson Orin, Rockchip и др
• Проектирование reward-функций, curriculum и метрик качества локомоции; воспроизводимые эксперименты и сравнение версий политик
• Участие в полевых испытаниях
• Взаимодействие с командами навигации, embedded и конструкторской: интерфейс команд скорости от навигации, требования к приводам и сенсорам, обратная связь по конструкции ног и массово-инерционным параметрам
• Адаптация RL-подходов под закупаемые платформы там, где это позволяет их SDK

• Опыт применения обучения с подкреплением к управлению роботами от 2–3 лет: локомоция, манипуляция или другие задачи непрерывного управления
• Практический опыт sim2real: политика, обученная в симуляции, работала на реальном роботе (ключевое требование)
• Уверенное владение симуляторами для массового параллельного обучения: Isaac Lab/Isaac Gym, MuJoCo
• Глубокое понимание on-policy алгоритмов (PPO и производных) и практических приёмов: нормализация наблюдений, shaping наград, curriculum, рандомизация
• Python и PyTorch на production-уровне
• Понимание динамики многозвенных систем и контакта: кинематика и динамика ног, моменты в суставах, устойчивость
• Опыт работы с ROS2 или другим робототехническим middleware при интеграции на реальном железе
• Умение отлаживать политику на реальном роботе
• Будет плюсом: Опыт RL-локомоции антропоморфных или колёсно-шагающих роботов (Unitree, DeepRobotics, ANYmal, собственные платформы); Опыт моделирования актуаторов, идентификация параметров моторов и редукторов; Опыт деплоя нейросетевых контроллеров на embedded-платформы с жёсткими требованиями к задержкам; Знакомство с perceptive locomotion: использование карт высот, данных LiDAR и глубины в политике для прохождения сложного рельефа; Опыт с whole-body control или loco-manipulation, то есть совместным управлением ногами и манипулятором на мобильной платформе; Знание классических методов управления (MPC, WBC) для сравнения подходов и построения гибридных решений; Публикации, open-source проекты или участие в соревнованиях по робототехнике и RL

• Работа в аккредитованной IT-компании
• Гибридный формат работы в Москве и МО
• Официальное оформление с первого дня работы и поддержка куратора во время адаптации
• Прозрачная система развития: понятные грейды, внутреннее и внешнее обучение, индивидуальные планы развития и матрицы компетенций
• Экологичная культура и адекватные руководители
• Компенсация затрат на медицинские услуги, ментальное благополучие, спорт, тимбилдинги и использование AI-помощников
• Бонус 15% с покупок во ВкусВилл
• Социальная ответственность: поощряем донорство, оказываем материальную помощь при рождении ребёнка
• Партнерская программа «Зелёный свет»: за рекомендации знакомых специалистов можно получить до 50 000 руб.