Инженер по алгоритмам наведения и обучения траекториям / RL - Engineer — Trajectory Learning & Guidance
Разработка алгоритмов роевого перехвата БПЛА: обучение мультиагентных RL-политик, графовые нейросети для координации перехватчиков, перенос моделей из симуляции на реальное железо. Нужен опыт 5+ лет в multi-agent systems или swarm robotics, глубокое знание MARL и уверенный Python (PyTorch, JAX, Ray/RLlib) плюс C++. Предлагают удалённую работу, оформление по ТК РФ, современное оборудование и участие в НИОКР по БПЛА и ИИ.
Актуальность уточняется
Источник пока не подтвердил, что вакансия открыта. Проверьте её статус на сайте работодателя перед отправкой отклика.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 92 похожих вакансий за 90 дней по всем рынкам вместе — отдельной выборки по рынку этой вакансии нет.
Что предстоит делать
В активно развивающийся проект - разработка высокотехнологичных решений для защиты гражданских и промышленных объектов от БПЛА, ищем Инженер по алгоритмам наведения и обучения траекториям / RL - Engineer — Trajectory Learning & Guidance. Ключевая задача: Разработать алгоритмы роевых действий перехватчиков: несколько перехватчиков на одну цель, оптимальный выбор перехватчика под тип цели, перераспределение перехватчиков для повышения вероятности роевого перехвата, а также динамическое целераспределение в условиях меняющейся обстановки. Немного о компании: • Являемся обособленным подразделением одного из крупнейших застройщиков. • Стартап, с высокой скоростью развития и интересными задачами. • В команде нам важна инициативность, готовность брать ответственность, самостоятельно находить решения. Стек: Python, PyTorch, JAX, Ray/RLlib, Stable Baselines3, ROS 2, Gazebo, Isaac Gym, C++, Docker, GPU-кластер.
- Разработка и обучение мультиагентных RL-политик (MARL): MAPPO, MADDPG, QMIX, EA-MADDPG.
- Разработка алгоритмов роевого перехвата: распределение ролей (основной, страховочный, разведчик), координация, избегание коллизий.
- Оптимальный выбор перехватчика под тип цели: по дальности ПУ, скорости, ТТХ, вектору подлёта и сектору поражения.
- Динамическое перераспределение перехватчиков при появлении новых целей, отказах и промахах.
- Разработка графовых нейронных сетей (GNN, GAT) для моделирования динамических связей между перехватчиками и целями.
- Разработка иерархических архитектур: стратегическое распределение задач + тактическое управление маневрами.
- Обучение политик для сценариев групповых и роевых атак противника.
- Перенос обученных политик из симуляции на edge-устройства.
- Сотрудничество с GNC-инженером для интеграции роевых поведений с индивидуальным наведением.
- Наши ожидания:
- Высшее образование: ML, робототехника, computer science, прикладная математика.
- 5+ лет опыта в multi-agent systems, swarm robotics или distributed AI.
- Глубокое понимание: MDP, теория игр, MARL, иерархическое RL, decentralized control.
- Опыт обучения и деплоя RL-агентов для робототехники или автономных систем.
- Уверенное программирование: Python (PyTorch, JAX, Ray/RLlib), C++.
- Опыт работы с симуляторами (Gazebo, Isaac Gym, PyBullet, AirSim).
- Понимание ограничений edge-вычислений и real-time.
- Опыт переноса моделей из симуляции на реальное железо (sim2real).
- Будет плюсом:
- PhD в области RL, мультиагентных систем или робототехники.
- Публикации в top-tier конференциях (NeurIPS, ICML, ICLR, CoRL, AAMAS).
- Опыт в оборонной или аэрокосмической отрасли.
- Опыт с adversarial RL, game theory, minimax.
- Опыт с graph attention networks для task allocation в counter-drone сценариях.
- Знание ROS 2, PX4, MAVLink.
- Опыт работы с GPU-кластерами и MLOps.
Что предлагаем
Стек и инструменты
Сколько платят вам?
Анонимно укажите, сколько вы получаете как Data/ML-специалист, — сразу покажем, в скольких вакансиях платят меньше. А из ответов сложится зарплата, которую платят на деле, а не обещают.
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Ещё в Российская IT компания
2 активные вакансии в компании
Golang - разработчик
Компания разрабатывает платформу для страхового бизнеса и ищет Golang-разработчика для нового модуля без legacy. Нужно писать backend-микросервисы на Go, проектировать API (gRPC/REST), работать с MongoDB, PostgreSQL, Redis и Kafka, реализовывать бизнес-логику страховых продуктов. Требуется от 2 лет коммерческой разработки на Go, понимание горутин, каналов, микросервисной архитектуры и опыт написания тестов. Предлагают белое оформление по ТК РФ, гибридный или удалённый формат и работу в команде из 18 разработчиков.
Похожие вакансии
6 вакансийFractional CRO (эксперт по удержанию)
~2 164 243 ₸ оценка
Нужен практикующий эксперт по конверсии и удержанию для мобильного приложения в сфере digital health. Задача — разобраться, почему пользователи уходят после установки, выстроить метрики и дашборды, проверять гипотезы через A/B-тесты и вместе с командой внедрять улучшения. Формат — part-time, примерно 1–2 дня в неделю, удалённо, с прямым взаимодействием с продуктом и разработкой.
Инженер ML-платформы
~2 191 080 ₸ оценка по всем рынкам
Нужно строить общую ML-платформу для крупной европейской fashion-ритейл компании: оценивать и внедрять переиспользуемые ML-возможности, от POC до раннего продакшена. Требуется 5+ лет опыта с production ML или крупными data-системами в облаке, Kubernetes, потоковой и batch-обработкой, оркестрацией ML-пайплайнов. Предлагают удалённую работу, оплачиваемый отпуск, компенсацию спорта и страховки, занятия английским.
AI Product Engineer
~2 191 080 ₸ оценка по всем рынкам
Organic Soft ищет AI Product Engineer для мобильного приложения в сфере Health & Fitness: нужно проектировать и внедрять LLM-функции — рекомендации, адаптацию тренировок, анализ прогресса и диалоговое взаимодействие. Ждут сильный бэкенд-бэкграунд от 5 лет, практический опыт LLM-продуктов, evals, мониторинга и продуктовых экспериментов, английский B1. Основной стек TypeScript/Node.js, но рассматривают и инженеров с Python; предлагают удалёнку, гибкий график, официальное оформление и зарплату в привязке к доллару.
Ведущий AI/ML инженер (AWS, Python)
~2 191 080 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен основной hands-on инженер для объединения четырёх продуктов клиента в единый suite на AWS с AI-first подходом. Задачи — строить AI-фичи на Bedrock и AgentCore (агенты, RAG, промпты), писать бэкенд на Python и Node.js, фронтенд на React, держать инфраструктуру в Terraform и работать spec-driven с Claude Code. Требуют 5+ лет в разработке, продакшн-опыт с LLM-приложениями, уверенный AWS и Terraform, английский Upper-Intermediate и выше; работа удалённая, full-time, с часовым поясом CET.
Архитектор DWH
~2 191 080 ₸ оценка по всем рынкам
Банк переводит корпоративное хранилище данных с Oracle на Arenadata GP и ищет архитектора DWH, который спроектирует модели данных на всех слоях по методологии Data Vault 2.0. Нужен опыт архитектуры хранилищ от 5 лет, практика с Greenplum, глубокое знание Data Vault и SQL в MPP, плюс экспертиза в банковских данных. Предлагают гибридный формат, офис в Москве, ДМС, обучение и оклад с квартальными премиями по KPI.
Senior/Middle+ Big Data Engineer
~2 191 080 ₸ оценка по всем рынкам
Lamoda ищет Big Data инженера в департамент рекламы — строить ландшафт данных для собственной рекламной платформы: витрины в ClickHouse, метрики рекламных кампаний в NRT и batch, переход на Lakehouse. Нужны уверенный Python/Scala/Java, глубокий Spark и Flink, ClickHouse, Kafka и опыт near realtime аналитики. Работа в большой команде из 50+ разработчиков и аналитиков над продуктом с миллионами пользователей.