Senior ML Engineer (AI Research, Physical AI)

Роль

Эта позиция относится к Nebius AI R&D, команде, сосредоточенной на прикладных исследованиях в области AI. Наши исследования Physical AI направлены на создание интеллектуальных агентов, способных воспринимать, рассуждать и действовать в физическом мире. Области исследований включают:

• Vision-language-action модели для универсального управления роботами

• Обучение с подкреплением и имитационное обучение на основе демонстраций человека, симуляций и реального опыта

• Масштабный сбор, генерация и курирование мультимодальных эмбеддированных данных

• Симуляция, мировые модели и перенос с симуляции в реальный мир

• Мультимодальное восприятие, включая зрение, осязание, силу и проприоцепцию

Вы будете модифицировать крупные фундаментальные модели и алгоритмы обучения для роботизированных агентов, прототипировать новые возможности в симуляции и проверять перспективные подходы на реальных системах. Результаты часто приводят к сотрудничеству с соседними исследовательскими, инфраструктурными и инженерными командами, где находки масштабируются и применяются на практике.

We are currently looking for senior- and staff-level ML engineers to work on research in areas such as:

• Vision-language-action модели и мультимодальные фундаментальные модели для робототехники

• Обучение с подкреплением, имитационное обучение и обучение на основе демонстраций

• Масштабный сбор и генерация данных взаимодействия человека, робота и симуляций

• Мировые модели, планирование и управление на основе моделей

• Перенос с симуляции в реальный мир, адаптация доменов и надёжная оценка политик

• Точная манипуляция, управление всем телом и универсальные роботизированные агенты

Some examples of what your responsibilities might include are:

• Проектирование, реализация, обучение и оценка крупных моделей и алгоритмов обучения для роботизированных агентов

• Разработка архитектур vision-language-action, соединяющих мультимодальное восприятие и понимание языка с физическим управлением

• Исследование методов обучения с подкреплением и имитационного обучения для разреженных, отложенных или трудно проверяемых целей

• Создание масштабируемых методов интеграции демонстраций, данных телеперации, видео, траекторий симуляций и автономного опыта роботов в фундаментальные модели

• Проектирование методик захвата, наборов данных, протоколов оценки и конвейеров обеспечения качества данных для эмбеддённого обучения

• Разработка симуляционных сред и проведение экспериментов sim-to-real на физических робототехнических платформах

• Исследование планирования, управляемой генерации и поиска по траекториям действий

• Прототипирование новых возможностей в областях точной манипуляции, мобильной манипуляции и управления всем телом

• Написание надёжного исследовательского программного обеспечения и распределённой инфраструктуры обучения, позволяющих быстро проводить эксперименты

• Сотрудничество с исследовательскими и инженерными командами для трансформации перспективных идей в надёжные реальные системы

• Коммуникация результатов через технические отчёты, открытые релизы, демонстрации и научные публикации

Мы ожидаем, что у вас есть:

• Глубокое понимание теоретических основ машинного обучения, обучения с подкреплением или обучения роботов

• Экспертные знания как минимум в одной из релевантных областей, таких как обучение с подкреплением, имитационное обучение, мультимодальное генеративное моделирование, компьютерное зрение, робототехника, планирование или управление

• Опыт обучения и оценки современных моделей глубокого обучения, включая трансформер‑базированные или мультимодальные фундаментальные модели

• Значительный опыт обучения крупных моделей на множестве вычислительных узлов

• Сильные навыки программной инженерии и разработки алгоритмов; мы в основном используем Python

• Глубокий опыт работы с современным фреймворком глубокого обучения; мы в основном используем JAX

• Опыт проектирования, проведения и анализа экспериментов машинного обучения с надлежащей статистической строгостью

• Способность формулировать значимые исследовательские вопросы, разрабатывать эксперименты, проверяющие чёткие гипотезы, и делать обоснованные выводы

• Опыт реализации исследовательских идей и быстрой итерации по моделям, данным, инфраструктуре и оценке

• Сильные коммуникативные и лидерские способности, включая умение сотрудничать между исследовательскими и инженерными дисциплинами

• Способность ясно документировать результаты исследований и вносить вклад в технические отчёты или научные публикации

Будет плюсом:

• Опыт работы с реальными роботами и робототехническими симуляционными средами

• Опыт в точной манипуляции, манипуляции всей рукой, мобильной манипуляции или гуманоидной робототехнике

• Опыт работы с мультимодальным восприятием, включая тактильные, силовые, глубинные и проприоцептивные сигналы

• Опыт сбора демонстраций человека через телеперацию, захват движения, носимые устройства или наблюдение

• Опыт разработки или пост‑обучения vision-language моделей, vision-language-action моделей или видеомоделей и мировых моделей

• Опыт работы с техниками глубокого обучения с подкреплением, такими как offline RL, методы actor‑critic, PPO, моделирование вознаграждения, обучение предпочтениям или model‑based RL

• Знакомство с инструментами и симуляторами робототехники, такими как MuJoCo, Isaac Sim, Isaac Lab, PyBullet, ROS или аналогичными системами

• Знание масштабируемых техник обучения, таких как FSDP или ZeRO, FlashAttention, обучение с смешанной точностью, квантизация и распределённое сохранение контрольных точек

• Степень PhD в области компьютерных наук, робототехники, машинного обучения, искусственного интеллекта или смежной технической области, либо эквивалентный практический опыт

• Портфолио значимых публикаций, вкладов в open‑source или развернутых робототехнических систем

• Опыт разработки крупных распределённых систем обработки данных, симуляции или обучения моделей

• Опыт создания и поставки продуктов или исследовательских прототипов в динамичной, стартап‑подобной среде

• Страсть к переносу исследований от контролируемых экспериментов к надёжным реальным робототехническим системам

• Отличное владение английским языком, сильные навыки технического письма, презентаций и коммуникации

• Владение современными практиками программной инженерии, включая системы контроля версий, тестирование, ревью кода и CI/CD

Льготы и бонусы:

• Конкурентоспособная компенсация

• Возможности карьерного роста и обучения

• Гибкость и автономия

• Коллаборативная и инновационная культура

• Возможность работать над значимыми AI‑проектами

• Международная среда и талантливые команды

Заявление о равных возможностях:

Nebius является работодателем, предоставляющим равные возможности. Мы привержены созданию инклюзивного и разнообразного рабочего места и обеспечению равных возможностей трудоустройства во всех аспектах занятости. Мы не дискриминируем по признаку расы, цвета кожи, религии, пола (включая беременность), национального происхождения, ancestry, возраста, инвалидности, генетической информации, семейного положения, статуса ветерана, сексуальной ориентации, гендерной идентичности или выражения, или любого другого признака, защищённого применимым законодательством.

Кандидаты должны иметь разрешение на работу в стране, в которой они подают заявку, и будут обязаны предоставить подтверждение права на трудоустройство как условие найма.

Если вам нужны условия доступа в процессе подачи заявки, пожалуйста, дайте нам знать.