Локация: Москва, офис
Компания
Разработка технологий и продуктов для автономного транспорта, включая систему симуляции дорожных ситуаций для тестирования компонентов автопилота.
Что делать
•Повышать качество ML-модели, прогнозирующей движение машин, мотоциклов и пешеходов.
•Собирать, фильтровать и предобрабатывать данные, а также формировать новые датасеты.
•Дорабатывать архитектуры моделей и оптимизировать процессы обучения и инференса.
•Исследовать применение inpainting, conditioning и guidance для продуктовых задач.
•Разрабатывать и внедрять в продакшен метрики качества, включая метрики из SOTA-статей и собственные метрики для краевых случаев.
•Участвовать в создании автоматизированного фреймворка приёмки моделей и интеграции краудсорсинга в оценку качества.
Требования
•От 3 лет опыта.
•Программирование на Python.
•Опыт работы с данными и формирования датасетов из сырых логов.
•Опыт в генеративном компьютерном зрении.
•Опыт обучения нейросетей на распределённых кластерах.
•Участие в ML-проектах полного цикла, связанных с бизнес-потребностями.
Хорошо, если есть
•Практический опыт обучения диффузионных моделей.
•Опыт внедрения моделей в продакшен через FastAPI, Docker, Triton Inference Server или аналогичные фреймворки.
•Участие в ML- или программных соревнованиях, включая ACM ICPC, Codeforces, Topcoder или Kaggle.
•Навыки программирования на C++.
•Знание правил дорожного движения и опыт вождения автомобиля или мотоцикла.
Культура и преимущества
•Работа над симулятором, который используется несколькими командами для тестирования автономного автомобиля.
•Возможность напрямую влиять на скорость и качество разработки автопилота.
•Сочетание исследовательских задач и внедрения собственных решений в продакшен.
