на главную
sber•4 дн. назадСвежая вакансияОпубликована 4 дня назад на sber. Свежая — до 5 дней, умеренная — 6–14 дней, долгая — от 15 дней. Дата берётся с сайта-источника.Прямой откликПриоритетный откликВаше резюме и сопроводительное письмо уходят напрямую рекрутёру компании на почту, минуя общую очередь откликов на вакансию

Инженер по обучению RL-политик управления роботом (Whole Body Control)

В офисе МоскваГодовая премияДМССпортзалСберУниверситет

Навыки и технологии

C++Python

Ключевая задача

Разрабатывать, обучать и деплоить RL-политики локомоции и whole body control для антропоморфного робота, доводя их до стабильной работы на реальном железе.

Описание вакансии

О компании

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.

Наша команда действительно работает над уникальным проектом в России, а у Вас будет прямой доступ к железу, Вы будете видеть результат своей работы в физическом мире.

Обязанности

  • 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; знание C++ как плюс для интеграции на робота
  • 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.

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.