- Страна
- Россия
ML-разработчик в команду гуманоидных роботов
Оценка ИИИсключительная вакансия от технологического лидера (Яндекс) в одной из самых перспективных областей — гуманоидной робототехнике. Предлагает работу над сложнейшими R&D задачами мирового уровня с отличным соцпакетом и сильным комьюнити.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний в узких областях: VLA-модели, Reinforcement Learning и специфические методы обучения роботов (DAgger, behavior cloning). Требуется не просто знание ML, а опыт работы с физическими системами и их симуляциями.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ вакансии не указана зарплата, но для Senior ML ролей в Яндексе в Москве рынок составляет от 400 000 до 700 000 рублей плюс значительные годовые бонусы и опционы. Предложение, скорее всего, будет в верхней границе рынка для кандидатов с релевантным опытом в RL.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
*🔍 ML-разработчик в команду гуманоидных роботов*
Команда робототехники занимается всем, что связано с автономными роботами и роботизированными системами. Ищем ML Engineer, который будет развивать методы post-training и fine-tuning для robot policy: брать базовую VLA-policy и доводить её до надёжного поведения.
Какие задачи вас ждут:
• Разработка post-training-пайплайнов для VLAРазвивать пайплайны дообучения VLA на данных роботов, симуляции и демонстрациях. В фокусе — повышение success rate, стабильности и обобщающей способности моделей.
• Offline и online reinforcement learningВнедрять RL-подходы для улучшения VLA-политик после предобучения и supervised fine-tuning.
• Обучение на corrective data и recovery trajectoriesРазвивать ML-часть обучения роботов на их ошибках. Работать с DAgger, Human-Gated DAgger, Learning from Human Interventions, corrective demonstrations и dataset aggregation.
• OOD robustness и final-mile qualityУлучшать качество моделей в сложных сценариях. В фокусе — анализ failure modes, OOD robustness, uncertainty-aware и recovery-oriented learning, работа с long-tail-данными.
Мы ждём, что вы:• Уверенно владеете Python, работали с PyTorch
• Имеете сильную базу в DL и reinforcement learning
• Понимаете основные подходы RL
• Знаете, что такое behavior cloning, covariate shift и dataset aggregation
Что мы предлагаем:Яндекс — это комьюнити. Тут есть и спортивные клубы, и книжный клуб, и киберспортивное сообщество. Это не все бонусы — полный список тут.
*📩* Откликнуться на нашем сайте
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- PyTorch
- Deep Learning
- Reinforcement Learning
- Behavior Cloning
- Dagger
- VLA
- Computer Vision
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания фундаментальной проблемы в обучении по демонстрациям.
Как вы планируете бороться с проблемой covariate shift при использовании Behavior Cloning для управления роботом?
Оценка практического опыта работы с алгоритмами агрегации данных, упомянутыми в вакансии.
В чем основные различия и преимущества Human-Gated DAgger по сравнению с классическим DAgger в контексте безопасности робота?
Проверка навыков работы с современными мультимодальными архитектурами.
Какие архитектурные особенности VLA-моделей (Vision-Language-Action) наиболее критичны для обеспечения real-time управления?
Оценка способности кандидата решать проблемы надежности.
Как бы вы подошли к задаче оценки неопределенности (uncertainty estimation) в политике робота для предотвращения опасных действий?
Проверка опыта в RL.
Какие основные сложности возникают при переходе от Offline RL на собранных данных к Online дообучению на реальном роботе?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
