Проектировать и реализовывать пайплайны, которые превращают данные из разных источников в формат, пригодный для обучения моделей. Стабилизировать основной путь конвертации...
Компания набирает: 3438 вакансий
Коротко о вакансии
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 3438.
Описание вакансии
В Центре робототехники Сбера мы создаем роботов и системы ИИ, которым нужны большие и аккуратно подготовленные наборы данных. Data Conveyor Team отвечает за путь этих данных от сырых записей до формата, с которым могут работать ML-команды. Сейчас нам нужен Software Engineer, который будет превращать записи с роботов и внешние датасеты в понятный, проверяемый и воспроизводимый формат для обучения моделей.
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
проектировать и реализовывать пайплайны, которые превращают данные из разных источников в формат, пригодный для обучения моделей
стабилизировать основной путь конвертации данных с роботов: единый поддерживаемый процесс, проверяемые результаты, повторяемые запуски и понятные отчеты об ошибках
поддерживать dataset schema, versioning, compatibility checks, validators и manifests
подключать новые источники данных: записи с роботов, внешние датасеты, симуляции, egocentric data, данные тестовых запусков и корректирующих демонстраций
обеспечивать reproducible dataset builds и связь source data -> converted episodes -> filtered dataset -> dataset release -> training run -> benchmark result
создавать validation suite: проверка файлов, video/parquet layout, timestamps, required fields, metadata, annotation status и known historical variants
готовить данные к передаче в обучение так, чтобы ML-команды понимали состав датасета, ограничения, версию и качество
делать надежные CLI/tools, тесты, runbooks и отладочные отчеты для исследователей и инженеров.
Требования
сильный Python и опыт разработки batch / data processing pipelines
опыт backend, data engineering или software engineering для внутренних платформ и ML/data workflows
опыт работы с большими файлами, metadata manifests, reproducible builds и validation logic
практический опыт с Linux, Docker, Git, CI/CD и командной строкой
понимание storage и data formats: S3/object storage, network storage, parquet, zarr, hdf5, webdataset, video files или аналогичные форматы
умение разбираться в нестандартных форматах данных и приводить их к строгому контракту
готовность писать поддерживаемый production-like код, а не одноразовые conversion scripts.
Будет плюсом:
опыт с LeRobot, RLDS, DROID / Bridge / RT-X-like datasets, ROS bags или robotics trajectories
опыт с Ray, Airflow, Prefect, Kubernetes, SLURM, LSF или другими orchestration / job systems
опыт с W&B, MLflow, Hydra configs, experiment tracking или dataset management systems
опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
офисный формат работы, адрес офиса Автозаводская 23а к2
ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
корпоративный спортзал и зоны отдыха
более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
программа адаптации и помощь руководителя на старте
расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Вакансия опубликована 19 октября, проверена 31.10.2026. Открыть оригинал.
Как откликнуться
Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую.
Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова.
Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас
по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье
как быстро найти работу.
Спросите нейросети о вакансии
Отвечает DeepSeek по данным этой страницы: зарплата против рынка, условия, работодатель
Вопросы по этой вакансии
Сколько платят на позиции «Data Engineer (Центр робототехники)»?
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 180 000 ₽.
Какой опыт нужен?
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.
Вакансия ещё открыта?
Да, на 31.10.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
Сбер — высокотехнологичная компания и крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе.
Мы собираем лучшие технологии и управленческие методы из мировой практики, обучаем и переобучаем сотрудников, заботимся об их физическом и ментальном здоровье, помогаем достигать поставленных целей и развиваться в выбранном направлении. Мы делаем всё возможное, чтобы каждый сотрудник чувствовал заботу …
Разработка ETL до корпоративного хранилища данных. Построение витрин данных. Формирование отчетов в SQL Server Reporting Services, Excel, а также дашбордов...
Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 28 октября
Изучение архитектуры телефонии и участие в настройках локального окружения. Изучение текущей схемы базы данных PostgreSQL, профилирование самых медленных запросов и...
Можно удалённоБолее 6 летДата-сайентистОпубликована 29 октября
Выявлять аномалии, несоответствия и другие проблемы в данных. Разрабатывать и развивать автоматические и полуавтоматические проверки качества данных. Участвовать в развитии...
Обеспечивать разработку, внедрение и развитие корпоративных решений на базе больших языковых моделей для автоматизации бизнес-процессов, повышения производительности сотрудников, улучшения...
Разрабатывать и совершенствовать ML-модели. Обеспечивать точность, полноту, стабильность и быстродействие существующих моделей в соответствии с плановыми значениями.
Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 14 октября
Управление командой рекрутеров: постановка целей, распределение нагрузки, развитие сотрудников и повышение эффективности команды. Ответственность за выполнение планов подбора и качество...
Определение видения и стратегии развития продуктовой линейки потребительского кредитования. Повышение доходности продукта и развитие системы ценообразования. Анализ рынка, моделей и...
Продюсирование амбассадоров: поиск проектов, интеграций и коллабораций с экосистемой Сбера; превращение бизнес-задач в органичный контент блогеров; полное сопровождение размещений...