Navio

Технический лидер направления HD-карт (ML-оптимизация инфраструктуры)

Коротко

Технический лидер направления HD-карт руководит подгруппой команды, строит и оптимизирует ML-пайплайны и MLOps-инфраструктуру для создания высокоточных цифровых карт для автономного вождения. Компания — продуктовая разработка технологий автономного вождения, работа в офисе в Москве. Требуется от 5 лет опыта в ML/DL для картографирования или компьютерного зрения, опыт управления подгруппой 3–5 лет, уверенное владение Python и PyTorch, опыт работы с большими данными и распределённым обучением.

Локация
Москва, офис, пятидневная рабочая неделя
Компания
Navio разрабатывает технологии автономного вождения для легковых автомобилей, грузовиков и других видов транспорта, включая программные и аппаратные решения для автономного флота.
Что делать
•Осуществлять техническое лидерство подгруппы команды HD-карт, проводить код-ревью, наставлять сотрудников и развивать их компетенции.
•Строить и оптимизировать пайплайны обработки геоданных, курировать датасеты и автоматизировать подготовку данных для создания HD-карт.
•Разрабатывать и внедрять ML-пайплайны для обучения, валидации и production-развертывания моделей картографирования.
•Создавать ML-детекторы для обнаружения объектов, сегментации и классификации дорожной инфраструктуры.
•Формировать метрики оценки точности карт, временной согласованности и масштабируемости решений.
Требования
•Высшее техническое образование: магистратура или PhD в области компьютерных наук, электротехники или смежных направлений.
•Уровень senior и опыт управления подгруппой от 3–5 лет.
•Не менее 5 лет опыта разработки ML/DL для картографирования, компьютерного зрения или смежных областей.
•Уверенное знание Python и опыт работы с PyTorch.
•Глубокое понимание ML-пайплайнов от сбора данных до production-развертывания, а также опыт построения и оптимизации MLOps-инфраструктуры.
•Опыт работы с большими объёмами данных и распределённым обучением.
Хорошо, если есть
•Опыт работы с лидарными данными, базовое знание C++ и понимание ГИС и обработки геоданных.
•Опыт работы с VLM, базовыми моделями, компьютерным зрением, топологией дорог и векторизованными картами.
•Опыт оптимизации ML-моделей для реального времени, включая квантование и обрезку моделей.
•Публикации на конференциях CVPR, NeurIPS, ICCV и других.
Культура и преимущества
•ДМС с первого рабочего дня, стоматология после испытательного срока и льготная программа для родственников.
•Работа в аккредитованной ИТ-компании, гибкий график и компенсация питания.
•Обучение, участие в конференциях и коучинг для выступлений.
•Льготная ипотека, программы кредитования, реферальная программа и скидки от компаний-партнёров.
•Кофе-поинты со свежесваренным кофе, снеками и фруктами, мультимедийная подписка и корпоративные клубы по интересам.
Процесс найма
•Отклик на вакансию и рассказ о профессиональном опыте.
•Несколько интервью для обсуждения вакансии и опыта кандидата.
•Оффер и оформление после успешного прохождения процесса.

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте