Мы в Центре Робототехники Сбера создаем универсальный воплощенный ИИ для роботов, который будет управлять разнообразными физическими воплощениями: манипуляторами, мобильными колесными роботами, роботами-собаками, мобильными манипуляторами и другими робототехническими платформами.
Сейчас мы ищем в команду специалиста уровня middle/senior.
Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в Сберчате, диалог зайдёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!
Обязанности
- подготовка и развитие датасетов для обучения VLM-моделей навыкам планирования и взаимодействия с роботом.Сбор, очистка, структурирование и валидация данных экспериментов, результатов работы моделей
- формирование новых обучающих выборок на основе анализа ошибок моделей и потребностей расширения функционала системы
- разработка пайплайнов для автоматизации сбора, фильтрации, разметки, проверки качества и версионирования данных
- курирование разметки данных: подготовка инструкций, контроль качества
- взаимодействие с ML-исследователями и инженерами для подготовки данных под обучение, дообучение и оценку моделей
- обучение моделей.
Требования
- опыт работы с подготовкой и обработкой данных для ML-задач
- уверенное владение Python и библиотеками для работы с данными (Pandas, NumPy и аналогами)
- опыт автоматизации процессов подготовки данных и разработки пайплайнов обработки данных
- понимание принципов контроля качества датасетов и воспроизводимости экспериментов
- опыт работы с Docker, Linux, Git
- понимание машинного обучения и подготовки данных для обучения моделей
- навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов и использование их в работе будет преимуществом
- опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
- инструментальное владение Ai для анализа, генерации и автоматизации
- готовность разбираться в предметной области робототехники, VLM-моделей и мультимодальных данных.
Будет плюсом
- опыт подготовки данных для ML, NLP, CV или мультимодальных моделей
- опыт работы с данными для обучения LLM/VLM-моделей
- опыт работы с DVC, MLflow, ClearML или другими инструментами для управления экспериментами и датасетами.
Условия
- офисный/гибридный формат, адрес Автозаводская 23а к2
- ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
- уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
- выгодная ипотека для сотрудников
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
