Описание
Команда создает технологические продукты в области сенсорики, Physical AI, носимых устройств и биосенсорики.
Задачи
•Создавать модели ИИ для временных рядов, мультимодального обучения, sensor fusion и переноса в новые предметные области
•Оценивать качество сырых сигналов: контакт и расположение сенсоров, шум, насыщение, дрейф, сетевые помехи, потери пакетов и временные сдвиги
•Устранять причины плохих данных вместе с аппаратной командой и формировать требования к сенсорной части
•Анализировать данные с разных видов сенсоров и их сочетаний на одних участниках и сценариях
•Измерять пользу каждого канала с учетом точности, ложных команд, задержки, калибровки и энергопотребления
•Проверять обобщение моделей между людьми, днями, надеваниями и версиями устройств, проектировать ограниченную персонализацию и оценивать ее стоимость для пользователя
•Готовить модели к работе в реальном времени: применять причинную предобработку, память, вычислительную оптимизацию и квантование
•Критически оценивать научные подходы и предложения, выбирать архитектуры и технологические решения
•Документировать данные, версии моделей и условия экспериментов, представлять выводы инженерам и владельцу продукта
Требования
•Не менее пяти лет практической работы в ML, DS или прикладных исследованиях
•Опыт самостоятельного ведения задач от гипотезы до проверенного результата
•Опыт записи и обработки реальных сигналов, разработки признаков или моделей
•Уверенное владение обработкой сигналов: дискретизацией, фильтрацией, подавлением помех, обработкой артефактов движения и контакта, синхронизацией каналов с разными частотами
•Опыт моделирования многоканальных временных рядов и потокового распознавания событий
•Умение построить и оценить базовую модель до применения сложной нейросети
•Сильные навыки Python и инструментов машинного обучения
•Умение работать с инженерами аналогового тракта, механики и встроенного программного обеспечения, переводить ошибки модели в требования к датчику, контакту, частоте и протоколу записи
•Готовность лично писать код и отвечать за результат машинного обучения, ясно объяснять ограничения, результаты и дальнейшие действия
Будет плюсом
•Опыт работы с сенсорами, исполнения моделей на устройствах, переноса моделей между устройствами, сенсорами или пользователями
•Научные публикации или опыт работы с исследовательскими командами
•Навыки работы с генеративными моделями ИИ и ИИ-агентами
•Использование GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
Условия
•Оклад и премии по результатам деятельности; размер компенсации не указан
•ДМС с первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний
•Материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа
•Дисконтные программы от компаний-партнеров
•Бесплатный фитнес на территории работодателя
•Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трех близких
•Профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека
•Москва, офис на Кутузовском проспекте, 32
