В Центре робототехники Сбера мы создаем роботов и системы ИИ, которым нужны большие и аккуратно подготовленные наборы данных. Data Conveyor Team отвечает за путь этих данных от сырых записей до формата, с которым могут работать ML-команды. Сейчас нам нужен Software Engineer, который будет превращать записи с роботов и внешние датасеты в понятный, проверяемый и воспроизводимый формат для обучения моделей.
Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!
Обязанности
•проектировать и реализовывать пайплайны, которые превращают данные из разных источников в формат, пригодный для обучения моделей
•стабилизировать основной путь конвертации данных с роботов: единый поддерживаемый процесс, проверяемые результаты, повторяемые запуски и понятные отчеты об ошибках
•поддерживать dataset schema, versioning, compatibility checks, validators и manifests
•подключать новые источники данных: записи с роботов, внешние датасеты, симуляции, egocentric data, данные тестовых запусков и корректирующих демонстраций
•обеспечивать reproducible dataset builds и связь source data -> converted episodes -> filtered dataset -> dataset release -> training run -> benchmark result
•создавать validation suite: проверка файлов, video/parquet layout, timestamps, required fields, metadata, annotation status и known historical variants
•готовить данные к передаче в обучение так, чтобы ML-команды понимали состав датасета, ограничения, версию и качество
•делать надежные CLI/tools, тесты, runbooks и отладочные отчеты для исследователей и инженеров.
Требования
•сильный Python и опыт разработки batch / data processing pipelines
•опыт backend, data engineering или software engineering для внутренних платформ и ML/data workflows
•опыт работы с большими файлами, metadata manifests, reproducible builds и validation logic
•практический опыт с Linux, Docker, Git, CI/CD и командной строкой
•понимание storage и data formats: S3/object storage, network storage, parquet, zarr, hdf5, webdataset, video files или аналогичные форматы
•умение разбираться в нестандартных форматах данных и приводить их к строгому контракту
•готовность писать поддерживаемый production-like код, а не одноразовые conversion scripts.
Будет плюсом
•опыт с LeRobot, RLDS, DROID / Bridge / RT-X-like datasets, ROS bags или robotics trajectories
•опыт с Ray, Airflow, Prefect, Kubernetes, SLURM, LSF или другими orchestration / job systems
•опыт с W&B, MLflow, Hydra configs, experiment tracking или dataset management systems
•понимание computer vision, multimodal data, VLA, imitation learning или robot learning
•навыки работы с генеративными AI-моделями
•опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
•опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
•инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
•офисный формат работы, адрес офиса Автозаводская 23а к2
•ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
•корпоративный спортзал и зоны отдыха
•более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•программа адаптации и помощь руководителя на старте
•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.
