ML-инженер в команду AI-картографирования в Карты
Яндекс Карты помогают миллионам людей находить места и строить маршруты. Мы ищем ML-инженера, который будет заниматься созданием AI-ассистента для картографов — многоагентной системы на базе LLM.Доменная адаптация языковых моделей
Ваша задача — адаптировать общие языковые модели под специфическую предметную область картографирования с её сложной терминологией и правилами. Пространственное мышление для LLM
Вам предстоит исследовать и внедрять методы, которые позволят LLM понимать пространственные сущности и топологию графа дорожной сети и оперировать ими. Проектирование многоагентной системы
Вы будете создавать, обучать и оценивать специализированных агентов, которые вместе решают разнообразные картографические задачи. Обучение и адаптация VLM для анализа изображений улиц
Вашими задачами станут детекция дорожных знаков, анализ геометрии зданий, верификация объектов на местности. Создание системы автоматического обнаружения ошибок
Нужно будет разрабатывать модели, которые сопоставляют данные из разных источников, чтобы выявлять потенциальные ошибки на карте. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML* Работали с NLP, знаете архитектуру Transformer * Глубоко понимаете принципы машинного обучения и применяли их на практике * Уверенно владеете Python и основными ML-библиотеками * Умеете работать с данными: проводить их анализ, очистку, feature engineering * Владеете методами оценки качества моделей, проектирования метрик и проведения экспериментов
Ваша задача — адаптировать общие языковые модели под специфическую предметную область картографирования с её сложной терминологией и правилами. Пространственное мышление для LLM
Вам предстоит исследовать и внедрять методы, которые позволят LLM понимать пространственные сущности и топологию графа дорожной сети и оперировать ими. Проектирование многоагентной системы
Вы будете создавать, обучать и оценивать специализированных агентов, которые вместе решают разнообразные картографические задачи. Обучение и адаптация VLM для анализа изображений улиц
Вашими задачами станут детекция дорожных знаков, анализ геометрии зданий, верификация объектов на местности. Создание системы автоматического обнаружения ошибок
Нужно будет разрабатывать модели, которые сопоставляют данные из разных источников, чтобы выявлять потенциальные ошибки на карте. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML* Работали с NLP, знаете архитектуру Transformer * Глубоко понимаете принципы машинного обучения и применяли их на практике * Уверенно владеете Python и основными ML-библиотеками * Умеете работать с данными: проводить их анализ, очистку, feature engineering * Владеете методами оценки качества моделей, проектирования метрик и проведения экспериментов