Эта вакансия в архивеПосмотреть похожие вакансии ↓
Сбер·Москва·3 ч назад
Data Engineer (Центр робототехники)
🏢 ОфисMiddleПолная занятость
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Зарплату не указали, и сравнить её пока не с чем. О деньгах лучше спросить до собеседования. Вакансия свежая: первые отклики читают внимательнее.
2 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Вилку работодатель не назвал. Похожих вакансий для ориентира по рынку пока мало.
- Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Появилась сегодня. Раньше её не выкладывали: это новая позиция, а по новым почти всегда действительно нанимают.
- Опубликована сегодня
- Текст сверяли с источником, с публикации он не менялся
- Закрыта 20 октября 2026 г., провисела 0 днейЭто была копия вакансии с другого сайта
Считается по истории наблюдений за вакансией: сколько раз её переоткрывали, меняли ли текст, как долго висит. За вакансиями с hh.ru следим каждую ночь: выдача, архив и текст карточки. Это оценка по косвенным признакам, а не факт. Окончательный вывод за вами.
Описание
Текст ещё не разложен на обязанности и требования.
- Обещают
- ДМС и компенсация спорта
Что требуют
ОбязательноPythonMLLinuxDockerGitCI/CD
ПлюсомAirflowKubernetesComputer Vision
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, Git +8%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Описание вакансии
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.
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).