В Центре робототехники Сбера мы создаем роботов и системы ИИ, которым нужны большие и аккуратно подготовленные наборы данных. Data Conveyor Team отвечает за путь этих данных от сырых записей до формата, с которым могут работать ML-команды. Сейчас нам нужен Software Engineer, который будет превращать записи с роботов и внешние датасеты в понятный, проверяемый и воспроизводимый формат для обучения моделей. Обязанности - Проектировать и реализовывать пайплайны, которые превращают данные из разных источников в формат, пригодный для обучения моделей. - Стабилизировать основной путь конвертации данных с роботов: единый поддерживаемый процесс, проверяемые результаты, повторяемые запуски и понятные отчеты об ошибках. - Поддерживать dataset schema, versioning, compatibility checks, validators и manifests. - Подключать новые источники данных: записи с роботов, внешние датасеты, симуляции, egocentric data, данные тестовых запусков и корректирующих демонстраций. - Обеспечивать reproducible dataset builds и связь source data -> converted episodes -> filtered dataset -> dataset release -> training run -> benchmark result. - Создавать validation suite: проверка файлов, video/parquet layout, timestamps, required fields, metadata, annotation status и known historical variants. - Готовить данные к передаче в обучение так, чтобы ML-команды понимали состав датасета, ограничения, версию и качество. - Делать надежные CLI/tools, тесты, runbooks и отладочные отчеты для исследователей и инженеров. Требования - Сильный Python и опыт разработки batch / data processing pipelines. - Опыт backend, data engineering или software engineering для внутренних платформ и ML/data workflows. - Опыт работы с большими файлами, metadata manifests, reproducible builds и validation logic. - Практический опыт с Linux, Docker, Git, CI/CD и командной строкой. - Понимание storage и data formats: S3/object storage, network storage, parquet, zarr, hdf5, webdataset, video files или аналогичные форматы. - Умение разбираться в нестандартных форматах данных и приводить их к строгому контракту. - Готовность писать поддерживаемый production-like код, а не одноразовые conversion scripts. Будет плюсом: - Опыт с LeRobot, RLDS, DROID / Bridge / RT-X-like datasets, ROS bags или robotics trajectories. - Опыт с Ray, Airflow, Prefect, Kubernetes, SLURM, LSF или другими orchestration / job systems. - Опыт с W&B, MLflow, Hydra configs, experiment tracking или dataset management systems. - Понимание computer vision, multimodal data, VLA, imitation learning или robot learning. Условия Дружный и высококвалифицированный коллектив Уникальные масштабные проекты, работа в приоритетном направлении Достойная заработная плата (оклад + годовая премия) Современные рабочие места и программное обеспечение ДМС, корпоративная пенсионная программа, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии, корпоративные мероприятия Высокий уровень корпоративной культуры Работа в офисе (г. Москва, метро Автозаводская)
Похожие вакансии