Руководитель группы ML-симуляции автопилота в Автономный транспорт
— От 5 лет
— Офис
— Гибридный
— Python
— C++
Ключевые критерии качества автономного автомобиля — безопасность, комфорт и эффективность. Для их измерения мы в Яндексе разработали систему симуляции: она позволяет анализировать поведение авто в виртуальном окружении и оценивать влияние внешних и внутренних факторов на поведение машины.
Мы отвечаем за то, чтобы технологии симуляции сенсоров — реконструкция локаций, синтез данных камер и лидаров — были по-настоящему встроены в closed-loop-симуляцию и доведены до приёмок в продакшене. Мы опираемся на наработки смежных команд по 3D-реконструкции и синтезу сенсоров и превращаем их в надёжный инструмент тестирования автопилота.
Какие задачи вас ждут
Управление командой
Вы будете руководить командой разработчиков и ML-инженеров: ставить цели, декомпозировать их в задачи и вести от постановки до внедрения в продакшен. Также вы определите приоритеты развития симулятора: какие сенсорные эффекты и сценарии моделировать в первую очередь и как сочетать интеграцию готовых решений с собственной алгоритмической генерацией.
Встраивание симуляции сенсоров в closed-loop-симуляцию
Симулятор должен реалистично генерировать данные камер и лидаров, чтобы поверх них работал полноценный perception автопилота в closed loop. Вы будете встраивать в пайплайн решения по 3D-реконструкции локаций и синтезу сенсоров, отвечать за их стабильность и производительность в продакшене, а также за достоверность симуляции на уровне perception автопилота. Сюда же — выстраивание процессов валидации новых сигналов и возможностей автопилота в симуляции.
Воспроизводимость CL-симуляции с сенсорами
Цель — чтобы автопилот, читающий синтетические сенсоры, принимал те же решения, что и в аналогичной ситуации в реальности. Для этого нужно развивать собственную алгоритмическую генерацию сенсорных данных: IMU, телеметрии автомобиля, лидара. Сюда же — моделирование рельефа и дорожного покрытия с корректным отражением на всех сенсорах, включая IMU и камеры. Отдельное направление — полностью синтетические сцены, созданные в редакторе или сгенерированные LLM-агентом.
Реалистичность мира: ассеты, LOD и перформанс
Вы будете отвечать за назначение ассетов и LOD агентам в симуляторе. Мир должен быть реалистичным во всех деталях, включая артефакты сенсоров: rolling-shutter, влияние погодных условий и другие эффекты, воздействующие на восприятие. Отдельный фокус — перформанс: какие ассеты хранятся в памяти и подгружаются в рантайме, чтобы симуляции оставались быстрыми и масштабируемыми.
Кросс-функциональная работа
Симулятор — важнейший инструмент разработки, тестирования и приёмки ПО автономного транспорта. Вы будете собирать и приоритизировать заказы команд разработки: решать их силами своей команды или передавать смежным, управляя ожиданиями по точности системы и внедрению новых фич. Приоритет — воспроизведение сложных для автопилота дорожных ситуаций, чтобы находить и устранять их причины.
Мы ждём, что вы
— Управляли командой бэкенд- или ML-разработчиков
— Занимались промышленной разработкой на C++
— Внедряли ML-модели в продакшен и готовы разбираться в новых архитектурах и областях
— Умеете доводить исследовательские наработки до продакшена: ставить требования, принимать решения, отвечать за стабильность и производительность
— Готовы работать руками на этапе прототипирования и проверки гипотез, в том числе писать исследовательский код и анализировать результаты
— Умеете критически оценивать результаты и видеть потенциальные проблемы решений
— Не боитесь браться за нерешённые задачи и готовы доводить свои идеи до продакшена
Будет плюсом, если вы
— Работали с симуляторами или робототехническими платформами (ROS, Gazebo, CARLA, NVIDIA Isaac Sim и др.)
— Имели дело с симуляцией сенсоров, perception-подсистемами, 3D-реконструкцией (в том числе 3DGS) или генеративными моделями для синтеза данных
— Понимаете, как устроены сенсоры и телеметрия автономного транспорта: камеры, лидары, IMU, нагрузка на оси, скорости вращения колёс
— Знаете правила дорожного движения, водили автомобиль или мотоцикл
Бенефиты работы в Яндексе
Расширенная медицинская страховка начинает работать с первого месяца в Яндексе. В неё входят:
•Базовые услуги: плановая помощь и неотложная за рубежом, страхование от несчастных случаев для любителей активного отдыха и лечение критических заболеваний
•Ментальное здоровье: врачи в клиниках по ДМС, онлайн-консультации с психологами, психотерапия в офисах, где есть кабинет психотерапевта
•Ежегодные чекапы и регулярная вакцинация по ДМС
•Больничный: 30 дней в году оплачиваются полной зарплатой
•Стоматология: плановые процедуры, профессиональная чистка и экстренная помощь за рубежом
•Коррекция зрения: после года работы ДМС покрывает коррекцию зрения и хирургическое лечение косоглазия
•Терапевты в офисах: кабинет врача-терапевта есть во всех крупных офисах Яндекса
•Ведение беременности и роды для сотрудниц и жён сотрудников, которые с компанией более двух лет
•Страховка для родственников по системе 80/20: компания оплачивает 80% стоимости ДМС для детей и супругов, сотрудник — остальные 20%
