В Центре робототехники Сбера мы создаем роботов и системы ИИ, которым нужны большие и аккуратно подготовленные наборы данных. Data Conveyor Team отвечает за путь этих данных от сырых записей до формата, с которым могут работать ML-команды. Сейчас нам нужен Software Engineer, который будет превращать записи с роботов и внешние датасеты в понятный, проверяемый и воспроизводимый формат для обучения моделей.
Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт 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
- проектировать и реализовывать пайплайны, которые превращают данные из разных источников в формат, пригодный для обучения моделей
- стабилизировать основной путь конвертации данных с роботов: единый поддерживаемый процесс, проверяемые результаты, повторяемые запуски и понятные отчеты об ошибках
- поддерживать dataset schema, versioning, compatibility checks, validators и manifests
- подключать новые источники данных: записи с роботов, внешние датасеты, симуляции, egocentric data, данные тестовых запусков и корректирующих демонстраций
- обеспечивать reproducible dataset builds и связь source data -> converted episodes -> filtered dataset -> dataset release -> training run -> benchmark result
- создавать validation suite: проверка файлов, video/parquet layout, timestamps, required fields, metadata, annotation status и known historical variants
- готовить данные к передаче в обучение так, чтобы ML-команды понимали состав датасета, ограничения, версию и качество
- делать надежные CLI/tools, тесты, runbooks и отладочные отчеты для исследователей и инженеров.
Требования
- сильный Python и опыт разработки batch / data processing pipelines
- опыт backend, data engineering или software engineering для внутренних платформ и ML/data workflows
- опыт работы с большими файлами, metadata manifests, reproducible builds и validation logic
- практический опыт с Linux, Docker, Git, CI/CD и командной строкой
- понимание storage и data formats: S3/object storage, network storage, parquet, zarr, hdf5, webdataset, video files или аналогичные форматы
- умение разбираться в нестандартных форматах данных и приводить их к строгому контракту
- готовность писать поддерживаемый production-like код, а не одноразовые conversion scripts.
Будет плюсом:
- опыт с LeRobot, RLDS, DROID / Bridge / RT-X-like datasets, ROS bags или robotics trajectories
- опыт с Ray, Airflow, Prefect, Kubernetes, SLURM, LSF или другими orchestration / job systems
- опыт с W&B, MLflow, Hydra configs, experiment tracking или dataset management systems
- понимание computer vision, multimodal data, VLA, imitation learning или robot learning
- навыки работы с генеративными AI-моделями
- опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
- опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
- инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
- офисный формат работы, адрес офиса Автозаводская 23а к2
- ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и 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
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
