Senior DL Perception Engineer
Роботы-доставщики — это шаг в будущее логистики и автономных технологий. Ищем специалистов, которые хотят видеть результат своего кода в действии и влиять на то, как роботы становятся частью нашей жизни. Вы будете улучшать алгоритмы распознавания, разрабатывать Data Engine, оптимизировать модели.Улучшение алгоритмов распознавания
Вам предстоит развивать и улучшать нейросетевые алгоритмы компьютерного зрения в областях 2D-, 3D-распознавания и трекинга. Вы будете выдвигать гипотезы, проводить эксперименты с использованием накопленных данных, анализировать результаты с помощью существующих и новых метрик качества. Ваша цель — создавать и внедрять архитектуры, которые способны точно и компактно описывать окружающий мир робота-доставщика. Разработка и улучшение двигателя данных
Чем больше и разнообразнее данные — тем лучше становятся модели. Мы разрабатываем эффективный Data Engine, который автоматизирует сбор, отбор и разметку данных, снижая затраты и ускоряя цикл улучшений. Вам предстоит работать над инструментами и алгоритмами, которые повышают качество и скорость разметки (в том числе с участием внешних аннотаторов), а также обеспечивают максимальную отдачу от каждого нового примера данных. Разработка экспериментальных технологий
Мы не ограничиваемся только совершенствованием существующих решений — мы исследуем новые подходы восприятия и понимания мира роботом. Вы будете участвовать в исследовании фундаментальных моделей, изучении end-to-end-подходов и интеграции новых архитектур в систему восприятия робота. Мы ожидаем, что вы будете активно предлагать и проверять смелые идеи, которые могут радикально повысить эффективность и надёжность наших роботов. Оптимизация моделей
Все наши модели работают прямо на борту робота — в реальном времени и в условиях ограниченных ресурсов. Поэтому мы ожидаем, что любые новые решения будут не только точными, но и достаточно производительными для исполнения на роботе. Вам предстоит решать задачи оптимизации на разных уровнях: от архитектурных решений и эффективного написания кода до разработки кастомных операций под TensorRT и других средств ускорения инференса. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML* Прекрасно ориентируетесь в мире прикладного компьютерного зрения: хорошо знаете теорию и методы работы с задачами CV, успешно их применяли и добивались практических результатов * Хорошо знакомы с линейной алгеброй, теорией вероятностей и проективной геометрией * Встраивали CV- и ML-решения в продукты * Работали PyTorch, хорошо разбираетесь в особенностях параллельных вычислений, пишете эффективный GPU-код * Программируете на Python или C++ * Умеете выполнять сложные задачи в сжатые сроки * Способны объяснять свои решения и отстаивать их перед оппонентами * Умеете работать в команде * Ответственны и организованны* Решали задачи детекции и трекинга объектов в 2D или 3D * Работали с сенсорами, отличными от камер: лидарами, радарами * Знакомы с TensorRT, ускорением нейронных сетей, квантизацией, имеете опыт написания кастомных операций * Участвовали в соревнованиях по искусственному интеллекту или спортивному программированию
Вам предстоит развивать и улучшать нейросетевые алгоритмы компьютерного зрения в областях 2D-, 3D-распознавания и трекинга. Вы будете выдвигать гипотезы, проводить эксперименты с использованием накопленных данных, анализировать результаты с помощью существующих и новых метрик качества. Ваша цель — создавать и внедрять архитектуры, которые способны точно и компактно описывать окружающий мир робота-доставщика. Разработка и улучшение двигателя данных
Чем больше и разнообразнее данные — тем лучше становятся модели. Мы разрабатываем эффективный Data Engine, который автоматизирует сбор, отбор и разметку данных, снижая затраты и ускоряя цикл улучшений. Вам предстоит работать над инструментами и алгоритмами, которые повышают качество и скорость разметки (в том числе с участием внешних аннотаторов), а также обеспечивают максимальную отдачу от каждого нового примера данных. Разработка экспериментальных технологий
Мы не ограничиваемся только совершенствованием существующих решений — мы исследуем новые подходы восприятия и понимания мира роботом. Вы будете участвовать в исследовании фундаментальных моделей, изучении end-to-end-подходов и интеграции новых архитектур в систему восприятия робота. Мы ожидаем, что вы будете активно предлагать и проверять смелые идеи, которые могут радикально повысить эффективность и надёжность наших роботов. Оптимизация моделей
Все наши модели работают прямо на борту робота — в реальном времени и в условиях ограниченных ресурсов. Поэтому мы ожидаем, что любые новые решения будут не только точными, но и достаточно производительными для исполнения на роботе. Вам предстоит решать задачи оптимизации на разных уровнях: от архитектурных решений и эффективного написания кода до разработки кастомных операций под TensorRT и других средств ускорения инференса. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML* Прекрасно ориентируетесь в мире прикладного компьютерного зрения: хорошо знаете теорию и методы работы с задачами CV, успешно их применяли и добивались практических результатов * Хорошо знакомы с линейной алгеброй, теорией вероятностей и проективной геометрией * Встраивали CV- и ML-решения в продукты * Работали PyTorch, хорошо разбираетесь в особенностях параллельных вычислений, пишете эффективный GPU-код * Программируете на Python или C++ * Умеете выполнять сложные задачи в сжатые сроки * Способны объяснять свои решения и отстаивать их перед оппонентами * Умеете работать в команде * Ответственны и организованны* Решали задачи детекции и трекинга объектов в 2D или 3D * Работали с сенсорами, отличными от камер: лидарами, радарами * Знакомы с TensorRT, ускорением нейронных сетей, квантизацией, имеете опыт написания кастомных операций * Участвовали в соревнованиях по искусственному интеллекту или спортивному программированию