Data Engineer / ML Data Engineer для VLM-моделей
Описание
Мы в Центре Робототехники Сбера создаем универсальный воплощенный ИИ для роботов, который будет управлять разнообразными физическими воплощениями: манипуляторами, мобильными колесными роботами, роботами-собаками, мобильными манипуляторами и другими робототехническими платформами. Сейчас мы ищем в команду специалиста уровня middle/senior. 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 подготовка и развитие датасетов для обучения VLM-моделей навыкам планирования и взаимодействия с роботом.Сбор, очистка, структурирование и валидация данных экспериментов, результатов работы моделей формирование новых обучающих выборок на основе анализа ошибок моделей и потребностей расширения функционала системы разработка пайплайнов для автоматизации сбора, фильтрации, разметки, проверки качества и версионирования данных курирование разметки данных: подготовка инструкций, контроль качества взаимодействие с ML-исследователями и инженерами для подготовки данных под обучение, дообучение и оценку моделей обучение моделей. Требования опыт работы с подготовкой и обработкой данных для ML-задач уверенное владение Python и библиотеками для работы с данными (Pandas, NumPy и аналогами) опыт автоматизации процессов подготовки данных и разработки пайплайнов обработки данных понимание принципов контроля качества датасетов и воспроизводимости экспериментов опыт работы с Docker, Linux, Git понимание машинного обучения и подготовки данных для обучения готовность разбираться в предметной области робототехники, VLM-моделей и мультимодальных данных. Будет плюсом опыт подготовки данных для ML, NLP, CV или мультимодальных моделей опыт работы с данными для обучения LLM/VLM-моделей опыт работы с DVC, MLflow, ClearML или другими инструментами для управления экспериментами и датасетами 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.