Summary
Builds and integrates control software for a humanoid robot, bridging research prototypes and real-time production systems using C++17, Python, ROS2, and reinforcement-learning policies.
В Центре Робототехники Сбера мы строим антропоморфного робота общего назначения. Наш робот вышел из стадии первых демонстраций — и мы переходим к надёжной автономной работе в реальных задачах. Для этого нужен инженер, который одинаково уверенно чувствует себя в железе, в алгоритмах и в коде: интегрирует наработки исследовательских команд, реализует недостающие алгоритмы и собирает из этого стабильно работающий продукт.
Это кросс-функциональная роль на стыке команд локомоции, манипуляции, навигации и нижнего уровня (HAL). Вы будете тем человеком, через которого проходит интеграция: от обученной RL-политики в симуляторе до стабильно работающего контроллера на реальном роботе.
**Ключевые технологии:**
C++17, Python, ROS2, DDS (CycloneDDS/FastDDS), MuJoCo, PyTorch/ONNX, Docker, Helm, GitLab CI.* разрабатывать и поддерживать middleware-инфраструктуру управления роботом на базе ROS2 (C++17, Python)
* интегрировать RL/WBC (Whole Body Control) - политики локомоции в production: загрузка моделей (ONNX, TorchScript), inference в real-time, переключение режимов на лету
* разрабатывать систему безопасности: отказоустойчивость и корректные реакции на сбои на уровне поведения WBC
* обеспечивать сквозную интеграцию между командами: принимать результаты исследований (locomotion, manipulation/VLA, navigation) и доводить их до стабильной работы на железе
* проектировать архитектуру программного стека: конфигурация, state management, диагностика, inter-process communication через DDS
* отлаживать и тестировать ПО на реальном роботе — находить и устранять расхождения между симуляцией и железом
* поддерживать инфраструктуру развёртывания: Docker, Helm, CI/CD, контейнеризация ROS2-компонентов.* уверенное владение C++ (17+) и Python
* опыт разработки ПО для систем реального времени или робототехники
* понимание архитектуры ROS2: nodes, topics, services, lifecycle, QoS
* уверенное знание линейной алгебры
* умение читать и интегрировать чужой исследовательский код — превращать прототип в production
* опыт работы с Linux, Git, Docker на уровне повседневного инструмента
* способность самостоятельно разбираться в незнакомых системах и находить корневые причины проблем
* желание брать ответственность за то, что политика работает на роботе, а не только в симуляторе
* умение декомпозировать неформализованную задачу в конкретные шаги.
Будет плюсом:
* опыт деплоя ML-моделей (PyTorch, ONNX Runtime) в real-time системы
* знание DDS (CycloneDDS, FastDDS) и настройки middleware
* опыт работы с симуляторами (MuJoCo, Isaac Sim)
* понимание основ теории управления, кинематики, динамики шагающих роботов
* опыт с Helm, Kubernetes, CI/CD для робототехнических систем
* опыт отладки на реальном оборудовании
* опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.* комфортный современный офис г. Москва, МЦК ЗИЛ
* **формат работы - лаборатория робототехники**
* ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)
* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
* гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.