ML Engineer в центр робототехники

В Центре робототехники Сбера мы обучаем модели, которые должны управлять роботами в сложных реальных условиях. Для этого мало просто собрать большое количество данных: нужно понимать, какие записи полезны, где в них ошибки и каких примеров модели не хватает. Сейчас нам нужен Data Analyst / Data Engineer в Data Conveyor Team, который будет находить проблемы в данных, оценивать их качество и проверять через обучение моделей, как состав датасета влияет на результат.

Это роль на стыке анализа данных, инженерии данных и практических ML-экспериментов: нужно не только строить проверки качества, но и запускать обучение или дообучение моделей на разных версиях данных, сравнивать метрики и превращать выводы в конкретные решения по сбору, разметке, фильтрации и выборке.

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

• строить автоматические и полуавтоматические пайплайны проверки качества данных, чтобы находить технические и смысловые дефекты до попадания данных в обучение


• запускать или сопровождать обучение и дообучение моделей на разных версиях датасетов, чтобы измерять влияние качества, состава и фильтрации данных на метрики модели


• разрабатывать метрики качества данных и использовать их как диагностический сигнал до тех пор, пока не доказана связь с успешностью модели на роботе и в тестовых сценариях


• формировать фильтры, уровни качества и стратегии выборки по качеству, разнообразию, задачам, объектам, окружениям, роботам, источникам и типам ошибок


• проводить сравнительные эксперименты с составом данных, чтобы проверять, какие данные действительно помогают модели, а какие можно исключить или отправить на доработку


• анализировать ошибки модели и переводить их в конкретные запросы на данные: что дособирать, что переразметить, что удалить, что добавить в выборку


• готовить теги задач, объектов, окружений и ошибок, эталонные наборы примеров, правила контроля качества разметки и критерии приемки


• исследовать, как изменения камер, конфигурации робота, калибровки или других сенсоров влияют на качество данных и результат модели


• готовить краткие технические отчеты: гипотеза, данные, метрики, ограничения, выводы, рекомендуемые изменения для релиза датасета или плана сбора данных.

Требования

• 3+ года опыта в data analysis, data engineering, ML engineering, applied ML или близкой области


• уверенный Python: pandas/polars, numpy, visualization, notebooks, batch data processing


• SQL и опыт работы с большими датасетами, manifests, metadata, dashboards или analytics pipelines


• понимание экспериментального дизайна: ablations, контрольные группы, statistical reliability, интерпретация метрик


• базовое понимание ML training / eval loop и связи состава данных с метриками модели


• умение анализировать мультимодальные данные: видео, временные ряды, actions, task metadata, labels


• способность переводить наблюдения из данных и ошибок модели в actionable recommendations


• хорошая письменная коммуникация для отчетов, журналов решений и постановки задач смежным командам.

Будет плюсом:

• опыт с robot learning, VLA, imitation learning, RL, CV/VLM datasets или embodied AI


• опыт с W&B, MLflow, Hydra, experiment tracking, dataset lineage


• опыт с annotation QA, active learning, data curation, anomaly detection или quality scoring


• понимание domain shift, camera shift, embodiment gap, task transfer и data-centric AI


• 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.