Обязанности

Мы приглашаем инженеров-исследователей в области обучения с подкреплением и глубокого обучения присоединиться к команде Adaptive Agents в AIRI — исследовательской группе, работающей над наукоёмкими прикладными проектами в области искусственного интеллекта.

Команда фокусируется на разработке и индустриальном применении современных методов обучения с подкреплением, оптимального контроля и мультимодальных моделей поведения. Мы работаем над задачами, лежащими на стыке research и production: от робототехники и управления беспилотным транспортом до рекомендательных систем и макроэкономического моделирования.

Работа в команде предполагает applied R&D формат: исследовательская проработка методов, их реализация, экспериментальная валидация и, при наличии научной новизны, публикацию результатов на конференциях уровня Core A* / A (NeurIPS, ICLR, ICML, AAAI и др.).

Решаемые задачи:

Вам предстоит работать над практическими R&D-проектами, связанными с построением систем оптимального контроля, планирования и принятия решений.

Задачи могут относиться к различным прикладным доменам (робототехника, мультиагентные системы, беспилотные автомобили, рекомендательные системы) и ключевым является умение переносить и адаптировать методы RL/DL под новые постановки, вникая в специфику предметной области.

Работа включает полный цикл разработки:

постановку и формализацию задачи;

выбор и разработку архитектуры решения;

обучение и экспериментальную оценку моделей;

интеграцию и валидацию в прикладных или индустриальных условиях;

при наличии научной новизны — подготовку публикаций совместно с командой.

Проекты отличаются высокой степенью автономности и предполагают возможность влиять на технические и исследовательские решения.  

Обязанности:

Участие в R&D-проектах с индустриальными и академическими партнёрами института, ownership отдельных направлений или компонент решений

Проведение прикладных исследований в области RL, оптимального контроля и смежных методов

Разработка, обучение и экспериментальная оценка моделей (RL / DL)

Подготовка публикаций по результатам проектов (при наличии научной новизны)

Требования

Глубокое практическое владение Python и опыт работы с ML/DL-стеком (PyTorch, NumPy, pandas, sklearn, wandb; опыт с JAX будет плюсом)

Глубокое понимание ML/DL алгоритмов. Опыт обучения и реализации RL алгоритмов с нуля.

Широкий технический кругозор и интерес к смежным областям (CV, LLM/VLM, generative models)

Опыт участия в разработке и внедрении ML/DL/RL-решений в прикладных или индустриальных условиях, понимание принципов оценки качества моделей

Хорошая инженерная подготовка: алгоритмическое мышление, опыт проектирования решений, владение инструментами разработки (Git, Docker, Linux)

Самостоятельность, ответственность, умение формализовать задачи и доводить решения до результата

Будет большим плюсом:

Опыт обучения больших базовых моделей (CV / NLP) в распределённых сетапах (DDP / FSDP) и работы с современными вычислительными кластерами

Соавторство и опыт подготовки статей для конференций уровня A / A*

Опыт работы с инфраструктурой (K8s, Airflow), базами данных (PostgreSQL, Redis, MongoDB и др.)

Опыт взаимодействия с индустриальными партнёрами, умение структурировать задачи, формулировать цели и метрики

AIRI

17 авг.