Старший разработчик КШ

- Разработка и обучение политик локомоции для четвероногого колёсно-шагающего робота: ходьба, езда на колёсах и переключение между режимами, повороты, подъём на бордюры и лестницы, восстановление после толчков и падений;
- Разработка симуляции - Sim2real - Деплой политик на борт: экспорт и оптимизация (ONNX/TensorRT) под Jetson Orin, Rockchip и др - Проектирование reward-функций, curriculum и метрик качества локомоции; воспроизводимые эксперименты и сравнение версий политик. - Участие в полевых испытаниях - Взаимодействие с командами навигации, embedded и конструкторской: интерфейс команд скорости от навигации, требования к приводам и сенсорам, обратная связь по конструкции ног и массово-инерционным параметрам. - Адаптация RL-подходов под закупаемые платформы там, где это позволяет их SDK.

- Опыт применения обучения с подкреплением к управлению роботами от 2–3 лет: локомоция, манипуляция или другие задачи непрерывного управления;
- Практический опыт sim2real: политика, обученная в симуляции, работала на реальном роботе (ключевое требование);
- Уверенное владение симуляторами для массового параллельного обучения: Isaac Lab/Isaac Gym, MuJoCo;
- Глубокое понимание on-policy алгоритмов (PPO и производных) и практических приёмов: нормализация наблюдений, shaping наград, curriculum, рандомизация;
- Python и PyTorch на production-уровне: понимание динамики многозвенных систем и контакта: кинематика и динамика ног, моменты в суставах, устойчивость;
- Опыт работы с ROS2 или другим робототехническим middleware при интеграции на реальном железе;
- Умение отлаживать политику на реальном роботе.

Будет преимуществом:
- Опыт RL-локомоции антропоморфных или колёсно-шагающих роботов (Unitree, DeepRobotics, ANYmal, собственные платформы).
- Опыт моделирования актуаторов, идентификация
параметров моторов и редукторов. - Опыт деплоя
нейросетевых контроллеров на embedded-платформы с жёсткими требованиями к задержкам; - Знакомство с perceptive locomotion: использование карт высот, данных LiDAR и глубины в политике для прохождения сложного рельефа;
- Опыт с whole-body control или loco-manipulation,
то есть совместным управлением ногами и
манипулятором на мобильной платформе;
- Знание классических методов управления (MPC, WBC) для сравнения подходов и построения
гибридных решений;
- Публикации, open-source проекты или участие в соревнованиях по робототехнике и RL.

- ​​​​​Работа в аккредитованной IT-компании;
- Гибридный формат работы в Москве и МО;
- Официальное оформление с первого дня работы и поддержка куратора во время адаптации;
- Прозрачная система развития: понятные грейды, внутреннее и внешнее обучение, индивидуальные планы развития и матрицы компетенций;
- Экологичная культура и адекватные руководители;
- Компенсация затрат на медицинские услуги, ментальное благополучие, спорт, тимбилдинги и использование AI-помощников;
- Бонус 15% с покупок во ВкусВилл;
- Социальная ответственность: поощряем донорство, оказываем материальную помощь при рождении ребёнка;
- Партнерская программа «Зелёный свет»: за рекомендации знакомых специалистов можно получить до 50 000 руб.