Мы в Центре робототехники Сбера создаем универсальный воплощенный ИИ для роботов, который будет управлять разнообразными физическими воплощениями. Например, манипуляторами, мобильными колесными роботами, роботами собаками, мобильными манипуляторами и т.д. На сегодняшний день одним из ключевых направлений нашей работы является разработка антропоморфного робота общего назначения.
В основу нашего ИИ ляжет большая мультимодальная нейронная сеть. Ей будут подчиняться фундаментальные модели навигации, манипуляции и планирования движений. Основной упор будет делаться на обучение без учителя, ИИ будет обучаться новому самостоятельно или по минимальному числу демонстраций.
Обязанности
- Обучать роботов новым навыкам: ходить, бегать, манипулировать объектами, делать сальто и т.д. Важно делать это устойчиво и для широкой области применения
- Разрабатывать на PyTorch модели агентов, тренировать их с помощью Reinforcement Learning и/или Imitation Learning, в симуляторе и на реальном железе
- Читать научные статьи в поисках путей улучшения текущих алгоритмов применительно к роботам
- Интеграция моделей в общий программный стек
- Писать документацию, проводить код-ревью, участвовать в планировании исполнения проекта
Требования
- Мы ищем единомышленников, которые разделяют нашу страсть к робототехнике и обладают навыками обучения и исследования нейросетевых моделей и алгоритмов
- Знание различных алгоритмов Reinforcement Learning: PPO, TRPO, A3C и др.
- Опыт обучения агентов с помощью хотя бы одного из методов: Reinforcement Learning, Imitation Learning, Behaviour Cloning, Inverse Reinforcement Learning
- Опыт работы с физическими симуляторами: NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo
- Уверенная разработка на Python: PyTorch, Docker, MLOps, написание тестов, CI/CD
- Хорошая подготовка по линейной алгебре
Хотя мы ожидаем, что потенциальные кандидаты будут обладать некоторыми из перечисленных качеств, мы также открыты для тех, кто может дополнить нашу команду другими ценными навыками и качествами.
Также плюсом будет:
- Успешный опыт участия в соревнованиях
- Опыт доведения исследований до продакшена
- Опыт в робототехнике; в сборе и курировании разметки данных; в решении задач Computer Vision
- Open-source проекты
- Опыт работы с ROS2
Условия
- Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
- Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха
- Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- Программа адаптации и помощь руководителя на старте
- Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- Ипотека для сотрудников выгоднее до 4%
- Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.
