ML-инженер (Главный инженер-конструктор)

Обязанности:

• Создавать ML-модели для задач навигации, локализации, распознавания объектов и управления движением. Подбирать архитектуры и методы под ресурсные ограничения робота.

• Организовывать полный цикл работы с данными: сбор, очистка, разметка и хранение информации с роботов и симуляторов, формирование датасетов.

• Настраивать процесс обучения, подбирать гиперпараметры, анализировать метрики качества. Оптимизировать модели для инференса в реальном времени на встраиваемых платформах (GPU/ARM, edge-устройства).

• Встраивать модели в программный стек робота, обеспечивая взаимодействие с сенсорами (лидары, камеры, IMU) и системами управления в среде ROS/ROS2.

• Участвовать в полевых испытаниях, анализировать поведение системы, выявлять деградацию качества моделей в продакшене и инициировать переобучение.

• Вести техническую документацию по архитектуре моделей, пайплайнам данных и процедурам развертывания.

Требования:

• Высшее техническое; опыт в аналогичной должности от 2 лет.

  • Уверенное владение Python и фреймворками машинного обучения (PyTorch и/или TensorFlow).

  • Практический опыт разработки моделей компьютерного зрения и/или обучения с подкреплением.

  • Опыт работы со сверточными нейронными сетями.

  • Знание OpenCV, Pillow и принципов работы с данными (очистка, аугментация, разметка).

    • Глубокое понимание ML и архитектур нейронных сетей, теории вероятностей и статистики.

    • Основы робототехники (кинематика, навигация, локализация), опыт работы с сенсорами.

    • Принципы работы и ограничения edge-систем (GPU/ARM).

Условия:

• Конкурентная заработная плата (оклад + ежемесячная премия).

• Гибкий формат работы (удаленно, офис или гибрид) и гибкое начало дня.

• Возможность работать над созданием реальных робототехнических систем будущего.
  
  Мы молодое предприятие и сейчас финализируем нашу программу бенефитов. Уже к осени 2026 года для всех сотрудников станут доступны ДМС, социальный пакет, компенсации, бонусная система, возможность обучаться и расти внутри компании.