Роботы доставки Яндекса ежедневно доставляют тысячи заказов, маневрируя в сложной, неструктурированной городской среде. Команда активно растёт и планирует масштабировать флот до 20 000 роботов к 2028 году. В core-команду ищут Senior ML Engineer/Researcher, который сфокусируется на построении быстрой интерактивной модели мира и масштабном обучении MBRL-агентов.
Задачи
- Разработка и скейлинг World Models: проектирование и обучение массивных 3D/видеотокенизаторов и бэкбонов на базе Diffusion Transformers (DiT), Flow Matching и других подходов.
- Distributed Training: построение пайплайнов для распределённого обучения тяжёлых foundation-моделей на вычислительном кластере.
- Model-Based RL (MBRL) and Planning: обучение чистого RL и политик IL + RL внутри замороженной латентной симуляции World Model.
- Representation Shaping: интеграция вспомогательных лоссов для perception-задач 3D-детекции, сегментации, трекинга.
- Safety and Inference: построение надёжного safety-контура поверх выходов модели и подготовка конструкции к реалтайм-инференсу на edge-устройствах робота.
Требования
- Экспертный уровень владения JAX и PyTorch.
- Навыки масштабного распределённого обучения.
- Глубокая математическая и ML-база.
- Способность писать, генерировать и проверять быстрый оптимизированный код.
Будет плюсом
- Опыт работы с Vision Foundation Models, генеративными видео- и image-моделями, синтезом лидарных облаков.
- Опыт в Reinforcement Learning.
- Опыт продвинутой квантизации тяжёлых трансформеров или диффузионных моделей для edge-устройств.
- Оптимизация инференса «на борту» робота.
- Бэкграунд в Autonomous Driving, Motion Planning или Robotics.
Условия
- Если для рабочих задач нужно подтянуть язык, команда организует обучение и оплатит 50% стоимости.
OTUS
Stepik
Нетология