Назад
1 день назад

ML-разработчик в команду претрейна VLA для гуманоидных роботов

Формат работы
hybrid
Тип работы
fulltime
Грейд
middle
Страна
Russia
RUВакансия из Hirify RU, списка российских tech-компаний

Мэтч & Сопровод

Покажет вашу совместимость и напишет письмо

Описание вакансии

Текст:
/
TL;DR
ML-разработчик в команду претрейна VLA для гуманоидных роботов (Python/PyTorch/JAX): разработка и обучение Vision-Language-Action-моделей для манипуляционных задач с акцентом на мультимодальные данные, перенос навыков и масштабирование распределённого обучения. with an accent on архитектуры моделей, качество робототехнических датасетов и стабильность многоузловых запусков. Focus on проведении исследовательских экспериментов, автоматическом контроле качества данных и проверке моделей на реальных роботах.

Локация: Москва, офисный и гибридный формат работы

Компания

Yandex развивает Vision-Language-Action-модели для управления гуманоидными роботами и выполнения манипуляционных задач по текстовым инструкциям.

Что делать

  • Разрабатывать и обучать VLA-модели, экспериментировать с архитектурами, представлениями наблюдений и действий, функциями потерь и объединением модальностей.
  • Формировать смеси робототехнических и мультимодальных датасетов, настраивать семплирование и улучшать обучающие выборки.
  • Создавать пайплайны контроля качества данных: находить рассинхронизацию, пропуски, зависания кадров и аномалии в траекториях.
  • Масштабировать распределённое обучение на нескольких GPU и узлах, профилировать вычисления, коммуникации и загрузку данных.
  • Проводить исследовательские эксперименты, абляции и воспроизведение подходов из научных статей.
  • Проверять модели на реальных роботах, анализировать ошибки и доводить успешные решения до основных обучающих запусков.

Требования

  • От 3 лет опыта разработки и обучения трансформерных или генеративных моделей в мультимодальном обучении, Computer Vision, NLP, генерации видео или Robot Learning.
  • Глубокое понимание обучения нейронных сетей, трансформеров, методов оптимизации и причин нестабильного обучения.
  • Уверенное программирование на Python и опыт работы с PyTorch или JAX.
  • Опыт распределённого обучения с FSDP, DeepSpeed или аналогичными инструментами, включая параллелизм данных и шардинг.
  • Опыт работы с большими датасетами, пайплайнами подготовки данных, метриками и воспроизводимыми экспериментами.

Хорошо, если есть

  • Опыт работы с VLA, Imitation Learning, Behavior Cloning или политиками для разных робототехнических платформ.
  • Опыт обучения диффузионных и flow-matching-моделей, а также генеративных моделей изображений и видео.
  • Опыт оптимизации многоузлового обучения, mixed precision, activation checkpointing и восстановления состояния обучения.
  • Опыт разработки инструментов визуализации, поиска аномалий и внедрения политик на реальных роботах.
  • Исследовательские публикации, участие в open-source-проектах или собственные проекты с воспроизводимыми результатами.

Культура и преимущества

  • Работа в команде претрейна VLA-моделей и совместная работа с инфраструктурной командой и специалистами по робототехнике.
  • Доступ к задачам, связанным с данными разных робототехнических платформ и реальными роботами.
  • Возможность развивать исследовательские методы и внедрять их в основные обучающие процессы.

Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →