Intern Data Scientist (RL, SberAI)

Мы в Сбере запускаем новый проект - Embodied AI. Наша цель - стать центром компетенций по использованию новых модальностей при обучении роботов и VLA, упростить сбор подобных данных, а также разработать собственную модель, способную эффективно работать с самыми разными модальностями, включая запахи и прикосновения.

Обязанности

• Участвовать в подготовке и разметке мультимодальных данных для обучения VLA‑и RL‑моделей (визуальные, тактильные, возможно, аудио/запахи через прокси‑сенсоры).
• Реализовывать и адаптировать типичные алгоритмы RL/IL (DQN, PPO, SAC, поведенческое клонирование) по готовым статьям/репозиториям под задачи команды.
• Проводить эксперименты: запускать обучения, анализировать и интерпретировать полученные результаты.

Требования

• так же Студент старших курсов или выпускник (магистратура/специалитет) технического вуза (МФТИ, ВШЭ, ИТМО, МГУ и т. д.).
• Уверенное владение математическим аппаратом: математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей.
• Уверенное знание Python, базовые знания Linux и Git, понимание основ Classic ML и DL (Deep Learning), опыт работы с PyTorch.
• Понимание основ RL: MDP, функция ценности, политика, epsilongreedy, advantage estimation; знакомство хотя бы с одним классическим алгоритмом (DQN/PPO/SAC) из курсов/проектов.

Будет плюсом:

• Опыт работы с симуляторами и робототехникой: MuJoCo, Isaac Gym, PyBullet, Habitat, Webots или реальные манипуляторы/мобильные роботы
• Знакомство с мультимодальными моделями: CLIP, Flamingo‑подобные архитектуры, VLA‑подходы
• Участие в ML‑соревнованиях (Kaggle, хакатоны); контрибьюты в open‑source проекты.

Условия

• Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• Гибридный формат работы
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.