ML инженер

Подразделение автономного транспорта создаёт и масштабирует решения, работающие в реальном физическом мире и интегрированные в сложные логистические и операционные процессы. Внутри подразделения рободоставки запущено новое техническое направление, расширяющее возможности и функционал роботов доставки.

• Разрабатывать и адаптировать новые подходы в области машинного обучения для автономного вождения и робототехники;
• Проводить отбор и очистку данных, настраивать конвейеры обучения и анализировать результаты;
• Адаптировать алгоритмы под ограничения вычислителей, используя методы квантизации, оптимизации архитектур и переноса знаний;
• Развивать пайплайн построения векторных карт;
• Разрабатывать и обучать модели машинного обучения для извлечения и векторизации элементов дорожной инфраструктуры;
• Исследовать и внедрять новые подходы из научных статей в областях компьютерного зрения, машинного обучения, 3D и мультимодального обучения;
• Участвовать в полном цикле исследований и разработки от идеи до продакшен-решений;
• Анализировать качество моделей и влиять на метрики безопасности и надёжности.

• Опыт разработки алгоритмов машинного обучения от сбора данных до эксплуатации в продукте;
• Широкий кругозор в методах машинного обучения, особенно в робототехнике (локализация, планирование маршрута, распознавание);
• Опыт профилирования и адаптации нейросетевых алгоритмов под платформы с ограниченной вычислительной мощностью (квантизация, прунинг, перенос знаний);
• Умение работать в команде;
• Ответственность и организованность;
• Будет плюсом знание классических методов машинного обучения: методы агрегирования (бустинг, бэггинг), машины опорных и релевантных векторов, методы условной и выпуклой оптимизации.

• Расширенная медицинская страховка с первого месяца работы, включающая плановую и неотложную помощь, лечение критических заболеваний, стоматологию и онлайн-консультации психологов;
• Оплата 30 дней больничного в году в полном объёме;
• Ежегодные чекапы и регулярная вакцинация по программе ДМС.