Reinforcement Learning Engineer (Центр аэрологистики)
Мы формируем центр разработки автономных БПЛА и бортовых систем. Команда работает на стыке робототехники, компьютерного зрения, систем управления, embedded-разработки, связи и летных испытаний. Наша задача - переводить исследовательские гипотезы в инженерные решения, которые можно проверить на симуляторе, стенде и реальной платформе.
Нам нужны специалисты, которые умеют работать с неопределенностью, но доводят результат до измеримого качества: формулируют метрики, пишут надежный код, анализируют телеметрию, документируют интерфейсы и участвуют в испытаниях. Ценим опыт с автономными системами, БПЛА, робототехникой, ADAS, промышленным зрением, embedded/Linux и safety-critical разработкой.
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 центра аэрологистики
- Проведение прикладных исследований в области RL, оптимального контроля и смежных методов
- Разработка, обучение и экспериментальная оценка моделей (RL / DL)
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
- Опыт участия в разработке и внедрении ML/DL/RL-решений в прикладных или индустриальных условиях, понимание принципов оценки качества моделей
- Самостоятельность, ответственность, умение формализовать задачи и доводить решения до результата
Условия
- офисный формат в Москве (Сколтех)
- 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
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компании-партнёров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
- корпоративная пенсионная программа.