Senior ML Engineer (Perception)

ИИ уже может написать симфонию, взять чистый холст и превратить его в шедевр. Но как насчёт взаимодействия с реальным миром? Мы создаём систему, которая делает это возможным. Антропоморфные роботы, способные видеть, понимать, принимать решения и действовать. В этой технологии много белых пятен — и мы их заполняем. Берём лучшее с рынка, адаптируем под реальные задачи, создаём недостающие компоненты. Это новая парадигма, и мы ищем тех, кто хочет её строить.

Робот не просто видит — он понимает, что перед ним. Среда вокруг него — это не набор пикселей и точек, а осмысленная картина, где есть объекты, глубина, движение. Ваша задача — дать роботу зрение, слух, тактильные ощущения и научить его воспринимать мир так, чтобы он мог в нём действовать.

Какие задачи вас ждут

Планирование и декомпозиция задач
Вам предстоит разбивать высокоуровневые цели на конкретные задачи с чётким планом действий, критериями успеха и понятными этапами реализации.

Разработка систем технического зрения
Вы будете автоматизировать семантический анализ окружающей среды: от детекции объектов (2D и 3D) с использованием Vision-Language Models до оценки 6DoF-поз и 3D-реконструкции сцены, а также интеграции восприятия с системами управления на основе RL и Behavior Cloning.

Разработка и оптимизация алгоритмов sensor fusion в реальном времени
Предстоит объединять данные от множества сенсоров (LiDAR, depth-камеры, ToF, IMU, токовые шунты, температурные датчики и др.) для формирования целостной картины окружающей среды. Создавать пайплайны предобработки данных, калибровки сенсоров и обеспечения стабильного, воспроизводимого процесса восприятия.

Разработка и внедрение ML-моделей
Для улучшения качества восприятия и устойчивости к шумам предстоит адаптировать алгоритмы к реальным условиям (sim-to-real) и работать с доменной адаптацией.

Интеграция и командная работа
Вы будете работать в команде с инженерами Control, Robotics SW, QA и DevOps для интеграции perception-алгоритмов в архитектуру автономного робота.

Мы ждем, что вы

• Разбираетесь в математическом фундаменте: линейной алгебре, теории вероятностей, дискретной математике, оптимизации
• Работали с Python, оптимизировали код под задачи реального времени (TensorRT, ONNX Runtime), профилировали (cProfile, Py-Spy, CUDA Tools)
• Разбираетесь в архитектуре распределённых систем сбора данных, знаете DDS (eProsima Fast DDS, RTI Connext), ROS 2
• Уверенно работаете с изображениями, облаками точек, сенсорными данными: OpenCV, PCL, GStreamer, PyTorch, TensorFlow
• Практикуете Hugging Face Transformers для работы с предобученными VLM (CLIP, BLIP)
• Работали с sensor fusion, разбираетесь в многомодальном восприятии, калибровке и фильтрации шумов
• Понимаете, как устроены и калибруются сенсоры (IMU, LiDAR, depth-камеры) и как построить надёжную perception-систему
• Умеете быстро тестировать гипотезы, работать в условиях неопределённости, находить нестандартные решения

Будет плюсом, если вы

• Работали с полным стеком технологий для промышленной робототехники: C++, Python, DDS, OpenCV, PCL, PyTorch/TensorFlow, Gazebo/Isaac Sim, CI/CD
• Имеете навыки GPU-оптимизации, работали с CUDA, TRT
• Знаете CMake, Bazel и GitLab CI/CD для автоматизации perception-кода

Мы создаём ощущения для машины, где ИИ не просто анализирует данные — он воспринимает мир так, чтобы взаимодействовать с ним. Если вас это драйвит — нам нужны именно вы.