СберML Engineer (Центр робототехники)
Москва
Команда Центра робототехники строит пайплайны проверки качества данных и проводит обучающие эксперименты для моделей, управляющих роботами. Роль фокусируется на улучшении данных и проверке их влияния на метрики модели и поведение в реальных сценариях.
ГрейдMiddle/Senior
Опытот 3 лет
Стек
PythonpandasSQLW&BnumpypolarsnotebooksMLflowHydra
Задачи
- •строить автоматические и полуавтоматические пайплайны проверки качества данных
- •запускать и сопровождать обучение и дообучение моделей на разных версиях датасетов
- •разрабатывать и использовать метрики качества данных как диагностический сигнал
- •проводить сравнительные эксперименты состава данных и анализировать влияние на метрики
- •формировать фильтры, стратегии выборки и правила качества разметки
- •готовить технические отчеты с выводами и рекомендациями
Обязательно
- •3+ года в data analysis/data engineering/ML engineering или смежной области
- •уверенный Python: pandas/polars, numpy, notebooks и batch processing
- •опыт с SQL и работой с большими датасетами, manifests и metadata
- •понимание экспериментального дизайна и интерпретации метрик
- •базовое понимание ML training/eval loop и связи данных с метриками модели
- •умение анализировать мультимодальные данные и переводить наблюдения в actionable recommendations
- •хорошая письменная коммуникация для отчетов и постановки задач
Будет плюсом
- •опыт с robot learning, imitation learning, RL и embodied AI
- •опыт с W&B, MLflow, Hydra и tracking/lineage датасетов
- •опыт в annotation QA, active learning, data curation и quality scoring
- •понимание domain shift, camera shift и data-centric AI
- •навыки работы с генеративными моделями и AI-агентами
