Детали вакансии

Яндекс ищет Senior ML Engineer/Researcher для команды роботов доставки. Задачи включают разработку World Models, Distributed Training, Model-Based RL & Planning, Representation Shaping и Safety & Inference. Требуется экспертное владение JAX/PyTorch и о...

Роботы доставки Яндекса ежедневно доставляют тысячи заказов, маневрируя в сложной, неструктурированной городской среде. Мы активно растём и планируем масштабировать флот до 20 000 роботов к 2028 году. Ищем в core-команду Senior ML Engineer/Researcher, который сфокусируется на построении быстрой интерактивной модели мира и масштабном обучении MBRL-агентов. Какие задачи вас ждут: • Разработка и скейлинг World Models Вам предстоит проектировать и обучать массивные 3D/видеотокенизаторы и бэкбоны на базе Diffusion Transformers (DiT), Flow Matching, etc. • Distributed Training Вы будете строить пайплайны для распределённого обучения тяжёлых foundation-моделей на нашем вычислительном кластере. • Model-Based RL (MBRL) & Planning Вашей задачей будет обучение чистого RL и политик IL + RL внутри замороженной латентной симуляции World Model. • Representation Shaping Предстоит заниматься интеграцией вспомогательных лоссов для perception-задач 3D-детекции, сегментации, трекинга. • Safety & Inference Вы будете строить надёжный safety-контур поверх выходов модели и готовить всю конструкцию к реалтайм-инференсу прямо на edge-девайсах робота.

Мы ждём, что вы: • На экспертном уровне владеете JAX и PyTorch • Имеете навыки масштабного распределённого обучения • Имеете глубокую математическую и ML-базу • Способны писать, генерировать и проверять быстрый оптимизированный код

Будет плюсом, если вы: • Работали с Vision Foundation Models, генеративными видео- и image-моделями, синтезом лидарных облаков • Имеете опыт в Reinforcement Learning • Обладаете опытом продвинутой квантизации тяжёлых трансформеров или диффузионных моделей для edge-девайсов • Оптимизировали инференс «на борту» робота • Имеете бэкграунд в Autonomous Driving, Motion Planning или Robotics Почему у нас хорошо: С нами легко развиваться. Если для рабочих задач вам нужно подтянуть язык — организуем обучение и оплатим 50% стоимости. Это не все бонусы — полный список тут.