Senior Robotic Learning Engineer (m/f/d)

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Senior-инженер по обучению роботов в AI R&D группе Agile Robots. Отвечает за архитектуру полного пайплайна от сбора сырых роботизированных и человеческих данных до пост-тренировки и развёртывания foundation-моделей на роботах.

Задачи

• Проектировать архитектуру единого пайплайна data-to-model: сбор, генерация, аугментация, аннотация, оценка ценности и оценка качества данных
• Интегрировать фреймворки пост-тренировки и оценки в симуляции и на реальном железе, отвечать за надёжное автоматическое развёртывание на роботизированных платформах
• Разрабатывать методы и метрики оценки качества и ценности данных (разнообразие, покрытие, избыточность, релевантность задаче) и применять их для отбора данных
• Строить пайплайны генерации синтетических и симуляционных данных, включая real-to-sim-to-real перенос, процедурную генерацию задач и сцен, генеративные модели
• Проектировать масштабируемые системы сбора данных: роботизированных (телеоперация, автономные прогоны, скриптовые политики) и человеческих (эгоцентричное видео, демонстрации) для обучения imitation learning и VLA-моделей
• Сотрудничать с исследователями, робототехниками и инфраструктурными командами для перевода потребностей моделей и исследований в продакшн-системы данных и оценки

Требования

• Магистратура или PhD в Computer Science, робототехнике, электротехнике, машинном обучении или смежной области, либо эквивалентный опыт
• 5+ лет в робототехнике, автономном вождении, машинном обучении или data engineering с подтверждённым владением системами, охватывающими несколько стадий пайплайна
• Практический опыт с imitation learning, Vision-Language-Action моделями, robot foundation models, reinforcement learning или другими learning-based подходами в робототехнике
• Владение Python на уровне, достаточном для построения продакшн-систем, а не исследовательских прототипов
• Системное мышление: понимание, как решения на одной стадии пайплайна влияют на результаты на других, и умение проектировать через эти границы

Условия

• Динамичная высокотехнологичная компания с финансовой устойчивостью и инвесторами мирового уровня
• Междисциплинарная международная команда из 60+ национальностей в коллаборативной среде
• Множество возможностей для развития по мере роста компании
• Сложные задачи и значимые проекты рядом с экспертами для профессионального и личного роста
• Корпоративный benefits-программ на 100€ нет в месяц, покрывающий здоровье, мобильность и обучение
• Современный офис с террасой на крыше с видом на Мюнхен, бесплатными напитками и фруктами, регулярными корпоративными мероприятиями

Навыки

• Python
• C++
• imitation learning
• Vision-Language-Action models
• robot foundation models
• reinforcement learning
• Isaac Sim
• MuJoCo
• sim-to-real transfer
• active learning
• coreset selection
• influence functions
• egocentric data collection
• AR/VR
• hand tracking
• teleoperation
• MLOps
• model serving
• edge inference
• real-time inference
• cloud deployment