Middle RL Researcher в группу Neural Symbolic Integration
Обязанности
Мы приглашаем исследователей в области машинного обучения и робототехники присоединиться к команде Нейросимвольной интеграции в AIRI, передовом исследовательском институте, специализирующемся на долгосрочных наукоемких проектах в области искусственного интеллекта.
В нашей команде мы фокусируемся на разработке новых методов обучения с подкреплением и планирования поведения. Один из наших текущих проектов состоит в обучении агента как в виртуальной, так и реальной среде понимать инструкции на естественном языке и выполнять действия, направленные на достижение цели.
В этом проекте вы будете заниматься исследованием на стыке больших трансформенных мультимодальных моделей и обучения с подкреплением. Ваши задачи будут включать анализ и обзор последних статей по теме, разработку новых алгоритмов.
Обязанности:
- Проведение исследований по направлениям, связанным с обучаемыми подходами к управлению робототехническими системами.
- Участие в выполнении проектов с индустриальными партнерами центра; руководство работой по вышеуказанным направлениям в рамках таких проектов.
- Подготовка к публикации статей по материалам исследований, в т.ч. в журналы Q1 из базы Scopus (например, IEEE Robotic and Automation Letters) и на конференции уровня Core A* и A (например, NeurIPS, ICLR, CVPR, ICRA, IROS)
- Решаемые задачи: управление движением, манипуляция объектами, интеграция с системами компьютерного зрения и системами обработки языковых команд.
Требования
- Хорошее знание Python (в том числе опыт работ с Python ML+DL фреймворками sklearn, numpy, pandas, pytorch, wandb).
- Знание Docker.
- Высокая техническая грамотность (алгоритмический базис, опыт решения архитектурных проблем).
- Глубокое понимание ML/DL алгоритмов.
- Знание основ обучения с подкреплением (PPO, DD-PPO, Decision Transformer).
- Опыт работы с трансформерами.
- Ответственность, нацеленность на результат, многозадачность.
Будет большим плюсом:
- Ученая степень кандидат технических или физико-математических наук, либо PhD в соответствующей области.
- Опыт научной работы в области интеллектуальной робототехники, публикация статей в Scopus, Web-of-Science.
- Опыт работы с робототехническими симуляторами (Isaac Sim, Isaac Gym, Habitat, AI2-THOR, MuJoCo).
- Опыт работы с JAX.
- Участие в соревнованиях по анализу данных на платформах Kaggle, AICrowd и других.
- Опыт работы с современными вычислительными кластерами, включая администрирование и распределение нагрузки.
