Machine Learning Engineer (m/f/d) VLA Training & Evaluation

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

ML-инженер в команду AI Agile Robots. Задача — строить фреймворки для дообучения и бенчмаркинга фундаментальных моделей роботов (VLA) на собранных данных, работающих с разными моделями при скромных данных и вычислениях.

Задачи

• Строить переиспользуемые, модельно-независимые пайплайны обучения и оценки с трекингом экспериментов, версионированием моделей и управлением чекпоинтами
• Реализовывать дообучение предобученных vision-language-action моделей на данных робота, в том числе parameter-efficient методами (LoRA, адаптеры) или дистилляцией
• Строить циклы обучения для action-chunking и transformer-based action моделей, diffusion policies и VLM/VLA голов
• Создавать бенчмарки с разбиениями на обобщение, метриками успеха и шаблонами анализа ошибок
• Совместно с инженерами симуляции проводить исследования переноса, включая метрики и абляции, проверяющие влияние реализма симуляции на реального робота
• Превращать опубликованные методы в рабочие бейзлайны и шаблоны для расширения другими
• Вести эксперименты с трекингом, версионированием и чекпоинтами для воспроизводимости

Требования

• Степень в Computer Science, Machine Learning, Robotics или смежной области (обычно магистр или PhD) либо эквивалентный опыт обучения deep learning моделей
• Практический опыт написания и отладки циклов обучения на PyTorch или JAX, включая загрузку данных, дизайн лоссов и поведение оптимизаторов
• Опыт дообучения предобученных моделей и адаптации их к новым задачам и данным
• Понимание того, как imitation-learned политики (action-chunking, diffusion policies) превращают наблюдения в действия робота
• Опыт проектирования оценок и абляций, проведения экспериментов с трекингом, версионированием и управлением чекпоинтами

Условия

• Динамичная высокотехнологичная компания с финансовой устойчивостью и инвесторами мирового уровня
• Междисциплинарная международная команда с 60+ национальностями и коллаборативной средой
• Широкие возможности развития по мере роста компании
• Сложные задачи и значимые проекты рядом с экспертами
• Корпоративный benefits-программ на 100€ нетто в месяц (здоровье, мобильность, обучение)
• Современный офис с террасой на крыше с видом на Мюнхен, бесплатные напитки и фрукты, регулярные мероприятия

Навыки

• PyTorch
• JAX
• LoRA
• adapters
• distillation
• diffusion policies
• action-chunking
• VLM
• VLA
• sim-to-real
• experiment tracking
• model versioning