ML-техлид в команду планирования робота-доставщика
Роботы-доставщики — это шаг в будущее логистики и автономных технологий. Мы создаём систему, где тысячи роботов смогут самостоятельно передвигаться по городу, взаимодействовать с людьми и инфраструктурой, доставляя заказы быстро и безопасно. Ждём кандидата с опытом работы техлидом в продакшен-ML-системах.Роль лида и ведение проектов, затрагивающих несколько команд
Вы будете доводить сложные вещи до разумного логического завершения, выстраивать работу со смежными командами, повышать планку инженерной культуры, помогать в найме. Внедрение SOTA-подходов AV-планирования
Вам предстоит адаптировать перспективные подходы из статей для нашей целевой продакшен-модели на базе трансформеров. Нужно будет работать с данными: важно научиться отбирать сложные сцены с узкими проездами, большим количеством агентов около робота и т. д. Интерпретируемость моделей
Мы ожидаем от вас идей по разработке инструментов интроспекции моделей для отладки сложных случаев и в пределе получения инструментов для промптинга поведения. При этом важно, чтобы инструменты масштабировались на флот из тысячи роботов. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML* Работали техлидом в продакшен-ML-системах * Имеете сильную базу в DL * Работали с PyTorch * Встраивали ML-решения в реальные продукты* Работали с ROS * Умеете писать на С++ промышленный код
Вы будете доводить сложные вещи до разумного логического завершения, выстраивать работу со смежными командами, повышать планку инженерной культуры, помогать в найме. Внедрение SOTA-подходов AV-планирования
Вам предстоит адаптировать перспективные подходы из статей для нашей целевой продакшен-модели на базе трансформеров. Нужно будет работать с данными: важно научиться отбирать сложные сцены с узкими проездами, большим количеством агентов около робота и т. д. Интерпретируемость моделей
Мы ожидаем от вас идей по разработке инструментов интроспекции моделей для отладки сложных случаев и в пределе получения инструментов для промптинга поведения. При этом важно, чтобы инструменты масштабировались на флот из тысячи роботов. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML* Работали техлидом в продакшен-ML-системах * Имеете сильную базу в DL * Работали с PyTorch * Встраивали ML-решения в реальные продукты* Работали с ROS * Умеете писать на С++ промышленный код