Senior ML Engineer (E2E Navigation)

Мы создаём платформу управления для антропоморфных роботов, которая сделает их частью реального мира. Не отдельные алгоритмы, не демонстрационные прототипы, а полноценную систему, способную работать в логистике, индустрии, сервисе и медицине. Здесь нет готовых решений — нам нужно разрабатывать, тестировать, адаптировать.

Робот должен не просто ходить — он должен понимать, куда и как двигаться. Ваша задача — разработать end-to-end-систему планирования движения, которая позволит ему ориентироваться в мире людей: не застревать, не сталкиваться, адаптироваться к динамической среде. Это не симуляция, не лабораторные тесты, а реальная навигация в сложных условиях.

Какие задачи вас ждут

Планирование и декомпозиция задач
Вам предстоит превращать высокоуровневые цели в конкретный и чёткий план действий, детально формулировать задачи и критерии их успешного выполнения.

Разработка и внедрение решений для навигации
Вы будете разрабатывать и внедрять end-to-end-решения для планирования движения и навигации — от алгоритмов до проведения испытаний на реальных роботах.

Разработка и внедрение ML-моделей
Предстоит создавать, адаптировать и интегрировать модели машинного обучения, которые помогут роботу определять траектории, избегать препятствий и адаптироваться к изменениям динамической среды.

Оптимизация решений и командная интеграция
Нужно будет оценивать подходы в области навигации и выбирать оптимальные, адаптировать решения под аппаратные ограничения и рабочие условия, взаимодействуя с командами Perception, Control, QA и DevOps для интеграции модулей в единую архитектуру робота.

Мы ждем, что вы

• Разрабатывали и внедряли ML-решения, умеете в Imitation и Reinforcement learning, SLAM, Motion Planning
• Применяли как классические алгоритмы, так и методы машинного обучения для навигации, понимаете их плюсы и минусы
• Владеете математическим аппаратом: линейной алгеброй, теорией вероятностей, дискретной математикой, оптимизацией
• Использовали симуляторы (Isaac Sim, MuJoCo, PyBullet, Drake), понимаете sim-to-real и методы доменной адаптации
• Умеете действовать быстро: тестировать гипотезы, искать решения в условиях неопределённости

Будет плюсом, если вы

• Внедряли навигационные решения в коммерческих продуктах
• Разрабатывали автономные системы и адаптировали их под реальные сценарии
• Работали с CUDA, TRT-оптимизацией, распараллеливанием вычислений
• Понимаете архитектуру ROS / ROS 2 и систем RTOS

Мы создаём систему, в которой интеллект не просто анализирует среду, а осмысленно действует в ней. Если вам это интересно — нам нужны именно вы.