ML-разработчик в подгруппу претрейна детектора в Автономный транспорт
Автономный транспорт Яндекса — это беспилотные автомобили, которые ездят по городу, самостоятельно строят маршруты и доставляют пассажиров. Наша цель — сделать их безопасными и доступными для миллионов людей в разных городах мира. Ищем ML-разработчика в подгруппу претрейна детектора.Экспериментирование с контурами претрейна и алайнмента
Хочется экспериментировать как с исключительно сенсорными претрейнами, обученными в unsupervised-постановке, так и со связыванием с текстовыми представлениями. Сжатие эмбеддинга сцены до компактных размеров
Разные потребители нуждаются в разных размерах вектора, и необходимо получать честные оценки размена детализации на компактность. Подготовка инфраструктуры обучения
Данные — все собранные флотом проезды. Для эффективной работы над данными разных модальностей поверх разных сенсор-сетов нужен хороший инфраструктурный дизайн. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML* Обучаете нейросетевые модели, работаете с разными подходами * Работали с PyTorch, TensorFlow и фреймворками поверх этого * Стремитесь использовать в работе и распространять хорошие, универсальные, масштабируемые практики * Ориентируетесь в мире прикладного DL: знаете теорию компьютерного зрения, добиваетесь практических результатов * Работали с большими моделями (LLM, VLM, Foundation Models) в иных доменах (будет преимуществом) * Читаете статьи с ML-конференций, следите за развитием области
Хочется экспериментировать как с исключительно сенсорными претрейнами, обученными в unsupervised-постановке, так и со связыванием с текстовыми представлениями. Сжатие эмбеддинга сцены до компактных размеров
Разные потребители нуждаются в разных размерах вектора, и необходимо получать честные оценки размена детализации на компактность. Подготовка инфраструктуры обучения
Данные — все собранные флотом проезды. Для эффективной работы над данными разных модальностей поверх разных сенсор-сетов нужен хороший инфраструктурный дизайн. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML* Обучаете нейросетевые модели, работаете с разными подходами * Работали с PyTorch, TensorFlow и фреймворками поверх этого * Стремитесь использовать в работе и распространять хорошие, универсальные, масштабируемые практики * Ориентируетесь в мире прикладного DL: знаете теорию компьютерного зрения, добиваетесь практических результатов * Работали с большими моделями (LLM, VLM, Foundation Models) в иных доменах (будет преимуществом) * Читаете статьи с ML-конференций, следите за развитием области