ML Engineer (Центр робототехники)

В Центре робототехники Сбера мы обучаем модели, которые должны управлять роботами в сложных реальных условиях. Для этого мало просто собрать большое количество данных: нужно понимать, какие записи полезны, где в них ошибки и каких примеров модели не хватает. Сейчас нам нужен Data Analyst / Data Engineer в Data Conveyor Team, который будет находить проблемы в данных, оценивать их качество и проверять через обучение моделей, как состав датасета влияет на результат.

Это роль на стыке анализа данных, инженерии данных и практических ML-экспериментов: нужно не только строить проверки качества, но и запускать обучение или дообучение моделей на разных версиях данных, сравнивать метрики и превращать выводы в конкретные решения по сбору, разметке, фильтрации и выборке.

Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

Обязанности

• строить автоматические и полуавтоматические пайплайны проверки качества данных, чтобы находить технические и смысловые дефекты до попадания данных в обучение

• запускать или сопровождать обучение и дообучение моделей на разных версиях датасетов, чтобы измерять влияние качества, состава и фильтрации данных на метрики модели

• разрабатывать метрики качества данных и использовать их как диагностический сигнал до тех пор, пока не доказана связь с успешностью модели на роботе и в тестовых сценариях

• формировать фильтры, уровни качества и стратегии выборки по качеству, разнообразию, задачам, объектам, окружениям, роботам, источникам и типам ошибок

• проводить сравнительные эксперименты с составом данных, чтобы проверять, какие данные действительно помогают модели, а какие можно исключить или отправить на доработку

•…