RL/ML программист (робототехника)

до 450 000 ₽

≈ до 5,2 тыс. $

🏢 ОфисMiddleПолная занятость

до 450 000 ₽≈ до 5,2 тыс. $

Платят на 29% выше медианы грейда.

Нажмите на сигнал, чтобы увидеть, на чём он основан

Наша компания

ТехВилл – IT-компания и партнёр ВкусВилл по развитию цифровых решений. Мы отвечаем за разработку мобильных и web- приложений, автоматизацию бизнес-процессов, искусственный интеллект, devops, инфобез ВкусВилла.

О роли

Нашими решениями пользуется свыше 1 000 000 клиентов и сотрудников ВкусВилла. На данный момент мы ищем ML/RL Программиста в команду Манипуляция, который будет участвовать в роботизации и автоматизации процессов во «ВкусВилл».

Чем предстоит заниматься

Разработка и обучение мультимодальных RL-агентов для манипуляции: cоздание алгоритмов, которые интегрируют визуальное восприятие (RGB-D), языковые инструкции и проприоцептивные данные (усилие, момент) для управления манипулятором

Наши требования

Имеете от 2+ лет коммерческого или серьезного исследовательского опыта в ML/DL, с портфолио проектов (GitHub, публикации)

Машинное обучение в робототехнике: разработка и обучение RL/DL моделей для управления роботами (манипуляция, локомоция). Понимание кинематики, динамики

Visual Language Action (VLA) / Мультимодальные модели: опыт работы с VLMs (CLIP, BLIP, ViLT) или LLMs для планирования в робототехнике (RT-1, RT-2, OpenVLA)

Имеете продвинутые навыки в PyTorch и работе с данными

Имеете опыт работы с симуляторами роботов (Isaac Sim, MuJoCo, PyBullet) и понимаете проблемы Sim2Real

Умеете писать производственный код, а не только исследовательские ноутбуки. Опыт с C++ будет большим плюсом

Готовы к тесной междисциплинарной работе (программирование, ML, робототехника "низкого уровня")

Опыт дообучения Foundation Models (LLM, VLM) под специфические задачи

Знакомство с иерархическим RL, обратным RL или имитационным обучением (IL, BC)

Опыт оптимизации и развертывания нейросетей на edge-устройствах (ONNX, TensorRT, Triton)

Основное: Python 3.x, PyTorch, Transformers (Hugging Face), PyTorch3D

RL/Робототехника: NVIDIA Isaac Lab/Gym, SKRL, Stable-Baselines3, ROS 2 (MoveIt 2, ros2_control), CUDA

Визуализация и симуляция: NVIDIA Isaac Sim, Blender

Инструменты: Docker, Git, Weights & Biases / MLflow, Linux, ONNX, TensorRT

Хардвер: Роботы-манипуляторы (KUKA, Franka, UR), адаптивные захваты, RGB-D камеры (Intel RealSense), тактильные и силомоментные датчики

Мы предлагаем

Работа в аккредитованной IT-компании

Гибрид; Ожидается готовность к периодическим визитам

Официальное оформление с первого дня работы и поддержка куратора во время адаптации

Прозрачная система развития: понятные грейды, внутреннее и внешнее обучение, индивидуальные планы развития и матрицы компетенций

Экологичная культура и адекватные руководители

Компенсация затрат на медицинские услуги, ментальное благополучие, спорт, тимбилдинги и использование AI-помощников

Бонус 15% с покупок во ВкусВилл

Социальная ответственность: поощряем донорство, оказываем материальную помощь при рождении ребёнка

Партнерская программа «Зелёный свет»: за рекомендации знакомых специалистов можно получить до 50 000 руб.

Дополнительно

VLA-планирование: генерация последовательности действий (траектория, хват, сила) на основе текстового/голосового запроса и визуального контекста

Адаптивное управление: использование обратной связи от тактильных и силомоментных датчиков для коррекции действий в реальном времени (упреждение проскальзывания, работа с деформируемыми объектами)

Интеграция Foundation Models в контур управления: адаптация, fine-tuning и эффективное развертывание предобученных моделей (VLMs) и языковых моделей (LLMs) для задач семантического восприятия, планирования и генерации целей (reward) для RL-агента

Перенос из симуляции в реальность (Sim2Real) для VLA: разработка и внедрение методов (рандомизация домена, адаптивные политики) для преодоления разрыва между симуляцией и реальным миром, особенно для мультимодальных представлений

Полный цикл — от идеи до "железа": Участие во всем процессе: прототипирование в симуляции, оптимизация для реального времени, развертывание на бортовые компьютеры роботов (Jetson, GPU), тестирование и валидация на физических стендах