Что предстоит делать:
- Развивать пайплайны сбора, синхронизации, хранения и первичной обработки egocentric и мультимодальных данных.
- Настраивать и адаптировать сетапы для сбора данных: камеры, depth-сенсоры, IMU, mocap, тактильные сенсоры и другое актуальное оборудование.
- Писать Python-код для автоматизации сбора, контроля качества, синхронизации потоков и подготовки данных.
- Помогать интегрировать новые устройства, сенсоры и вычислительные платформы, включая NVIDIA Jetson.
- Разбираться с форматами и структурами данных, которые используются в робототехнике: ROS bags, видео/metadata, trajectories, time-series, HDF5/Zarr/Parquet или внутренние форматы.
- Совершенствовать egocentric данных под задачи robot learning и Physical AI.
- Участвовать в развитии направлений симуляции, телеоперации и интеграции с реальными роботами.
- При необходимости разбираться с ROS2, Isaac Sim/Lab и другими инструментами робототехнического стека.
- Использовать AI-агентов и современные инструменты разработки, чтобы быстрее исследовать, прототипировать и писать рабочий код.
- Взаимодействовать с командой сбора данных и другими отделами, которым нужны робототехнические или демонстрационные решения.
Что мы предлагаем:
-
Гибридный формат сотрудничества в г. Брест, иногда требуется встречаться в офисе и лаборатории компании.
-
Вознаграждение 180 000 руб на руки + квартальная премия до 20% от суммы трехмесячного оклада.
-
Реальное влияние на развитие AI / Robotics направления.
-
Пространство для применения текущей экспертизы и освоения новых инструментов и подходов.
-
Взаимная поддержка со стороны других участников направления.
Что мы ожидаем:
- Уверенный Python;
- Инженерное мышление и готовность взаимодействовать с физическими сетапами, а не только с кодом;
- Опыт разработки пайплайнов, сервисов, утилит автоматизации или data engineering-инфраструктуры;
- Понимание сенсорных данных, временных меток, синхронизации, потоков данных или видео;
- Базовое понимание AI/ML и интерес к Physical AI, robot learning, embodied AI;
- Готовность использовать AI-агентов или быстро прокачаться в этом подходе;
- Самостоятельность;
- Спокойное отношение к R&D: не все сразу известно, часть решений нужно исследовать и проверять экспериментально.
Будет плюсом:
- Опыт с робототехникой, ROS/ROS2, Jetson, Raspberry Pi, микроконтроллерами или сенсорной интеграцией.
- Опыт с камерами, depth, IMU, mocap, wearable/egocentric devices, tactile sensing.
- Опыт с обработкой видео, таймкодами, multi-camera или multi-sensor sync.
- Базовый опыт с CAD/3D-моделированием: Fusion 360, SolidWorks, Onshape, Blender или аналоги.
- Знакомство с Isaac Sim/Lab, MuJoCo, Gazebo, PyBullet, Unity/Unreal или другими симуляторами.
- Понимание imitation learning, reinforcement learning, VLA/VLM, diffusion policies или foundation models for robotics.
- Опыт в R&D, стартапах, лабораторных или maker-проектах.
- Английский для чтения документации и общения по техническим материалам.