В Центре Робототехники Сбера мы занимаемся созданием универсального воплощенного ИИ, который способен управлять разнообразными физическими воплощениями, в частности манипуляторами, мобильными колесными роботами и роботами-собаками. Кроме этого, одним из ключевых направлений нашей работы является разработка антропоморфного робота общего назначения.
PyTorch
Глубокое понимание теоретических основ RL: MDP/POMDP, Bellman equations, Value/Policy Iteration, методы Policy Gradient, Actor-Critic методы
Понимание model-based RL как работают алгоритмы DreamerV3, TDMPC2
Опыт применения VLM/VLA в проектах
Понимание проблем RL: exploration/exploitation dilemma, credit assignment, sparse rewards, partial observability, stability of learning.
Опыт работы с фреймворками RL: Stable Baselines3, Gym/Gymnasium (включая создание своих environments).
Практический опыт работы с нейронными сетями (CNN, RNN/LSTM, Transformers) включая их проектирование, обучение и отладку.
Опыт работы с физическими симуляторами роботов: PyBullet, MuJoCo, Isaac Sim (NVIDIA Omniverse), Gazebo (Что-то одно)
Опыт работы над локальными планировщиками для навигации DWA, MPC, MPPI (Nav2)
Также плюсом будет: