Reinforcement Learning Engineer

Что предстоит делать

<p>Мы — <strong>Everstar</strong>. Первое рекрутинговое агентство, которое помогает miltech компаниям находить талантливых людей и совместно приближать победу.</p><p>Одна из таких компаний ищет <strong>Reinforcement Learning Engineer.</strong></p><p>Они не играют в симуляции ради статей на ArXiv. Они строят систему автономного донаведения (Last Mile Targeting), которая должна работать в условиях полного РЭБ, шквального ветра и ограниченных вычислительных ресурсов. Если ты хочешь применить свой опыт в Reinforcement Learning для создания реального оружия победы — мы даем тебе полный карт-бланш на разработку архитектуры с нуля.</p><p>Тебе предстоит создать «мозги» дрона, которые в чистом поле, при сложных погодных условиях, смогут довести аппарат до цели. Главная сложность: вычисления на Raspberry Pi и необходимость робастного Sim2Real подхода, чтобы модель не «растерялась» из-за тумана или порыва ветра.</p><p><strong>Что ты будешь делать:</strong></p><ul><li>Построение с нуля архитектуры обучения от симулятора до деплоя на реальное железо.</li><li>Разработка моделей контроля на базе RL, принимающих решения на основе видеопотока и данных с сенсоров дрона.</li><li>Реализация sensor fusion для обеспечения стабильного управления даже при резких маневрах и вибрациях во взаимодействии с Sensor Engineer.</li><li>Планирование и участие в создании симуляционного окружения (Isaac Gym / AirSim / UE custom на твой выбор) с глубоким Domain.</li><li>Randomization для работы в сложных погодных условиях (дождь, снег, низкая видимость).</li><li>Квантование и прунинг моделей для достижения стабильного FPS на ограниченных ресурсах онборд компьютера.</li></ul><p><strong>Их идеальный кандидат:</strong></p><ul><li>Имеет опыт с моделями PPO, SAC или TD3 и понимает, как заставить их работать в real-time системах.</li><li>Понимает, как объединить данные с камеры и IMU (через Kalman Filters или непосредственно в RL архитектуру) для компенсации дрейфа и задержек.</li><li>Знает, как приблизить физику симулятора к реальному миру, чтобы минимизировать Gap при переносе на борт.</li><li>Понимает ограничения компактных онборд компьютеров семейства Raspberry Pi и Nvidia и умеет бороться за каждую миллисекунду инференса.</li><li>Готов самостоятельно выбрать стек, симулятор и подход к обучению.</li></ul><p><strong>Также готовы рассматривать кандидатов-пассионариев, которые имели опыт с дронами и ML и хотят ворваться в разработку Reinforcement Learning for UAV.</strong><strong><br></strong></p><p><strong>Будет плюсом:</strong></p><ul><li>Опыт с PyTorch Mobile, TensorRT, SNPE, AIMET, Tensorflow Lite.</li><li>Опыт с БПЛА различных типов.</li><li>Опыт в UE, gamedev.</li></ul><p><strong>Почему стоит присоединиться:</strong></p><ul><li>Мультидисциплинарная команда: Ты будешь работать плечом к плечу с профессионалами в областях дроностроения, GNC, Python и C++ разработчиками. Команда открыта к смелым инновациям и нестандартным подходам.</li><li>Инвестиции в твое развитие: Компания полностью оплачивает профильное обучение и сертификации, которые помогут тебе оставаться на острие технологий.</li><li>Мировой уровень: Команда поддерживает профессиональное признание своих инженеров и оплачивает офлайн участие в топовых мировых конференциях (CVPR, NeurIPS (NIPS), ICRA и т.д.).</li><li>Полная свобода: Ты самостоятельно выбираешь инструменты, симуляторы и методы обучения. Твой опыт — наш главный актив.</li><li>Прямое влияние: Никакой абстракции — твой алгоритм будет работать «в поле» уже через считанные недели, непосредственно влияя на ход событий.</li><li>R&amp;D Полигон: Возможность мгновенного тестирования гипотез на реальных аппаратах в сложнейших погодных условиях.</li></ul><p><strong>Условия работы:</strong></p><ul><li>Работа на победу Украины. Ощущение осмысленности и значимости своих действий.</li><li>Официальное трудоустройство.</li><li>Бронирование военнообязанных при условии наличия актуальных военно-учетных документов.</li><li>Отпуск — 24 календарных дня в год + 1 день отпуска на день рождения.</li><li>Покрытие всех больничных листов + 3 больничных в год без медицинского подтверждения.</li><li>Медицинское страхование для сотрудников после закрытия испытательного срока.</li><li>Комфортный офис на правом берегу Киева.</li></ul> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/everstar/vacancies/348437/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>