Описание
В Центре Робототехники Сбера мы строим антропоморфного робота общего назначения. Наш робот вышел из стадии первых демонстраций — и мы переходим к надёжной автономной работе в реальных задачах. Локомоция и управление всем телом (Whole Body Control) — основа этой работы: именно от них зависит, насколько устойчиво и предсказуемо робот движется в реальном мире. Мы ищем инженера, который разрабатывает, обучает и доводит до робота RL-политики управления всем телом — от постановки задачи в симуляторе до стабильной работы контроллера на железе.
Задачи
•Разрабатывать, обучать и деплоить RL-политики локомоции и whole body control
•Подбирать observations, actions и типы моделей, которые дают максимальную производительность
•Находить и закрывать ключевые факторы в sim-to-real gap — добиваться, чтобы политика, обученная в симуляторе, работала на реальном роботе
•Определять, измерять и интерпретировать метрики качества обученных политик
•Доводить control stack до стабильной и предсказуемой работы в реальных условиях
•Настраивать reward-функции, domain randomization и curriculum под конкретные двигательные задачи
•Работать в связке с командами интеграции и middleware — доводить политику до надежного исполнения на железе
Требования
•Уверенное владение Python
•Опыт применения RL-алгоритмов для робототехники или управления (PPO, SAC и подобные)
•Понимание динамики и управления, в идеале — шагающих роботов
•Опыт подбора гиперпараметров и cost/reward-функций для RL
•Знакомство с типовыми техниками RL: domain randomization, curriculum learning, reward shaping
•Опыт работы с симуляторами (MuJoCo, Isaac Sim или аналоги)
•Способность самостоятельно разбираться в незнакомых системах и находить корневые причины проблем
•Желание брать ответственность за то, что политика работает на роботе, а не только в симуляторе
Будет плюсом
•Знание C++ как плюс для интеграции на робота
•Опыт деплоя обученных политик на реальное железо
•Опыт с behavior cloning и дистилляцией политик
•Понимание основ теории управления, кинематики и динамики шагающих роботов
•Опыт работы с middleware робота (ROS2, DDS)
•Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
Условия
•Комфортный современный офис г. Москва, МЦК ЗИЛ, Автозаводская 23а к2
•Формат работы — офис
•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 (для вакансий уровня Junior)
•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
