Data Scientist в команду Teleoperations

Navio — разработчик технологии автономного вождения, совместимой с различными видами транспорта: от легковых автомобилей до грузовиков.

Navio объединяет культуру автопроизводителей и IT-компаний. Больше 800 специалистов каждый день работают над тем, чтобы доставка грузов стала быстрее и эффективнее, а городской транспорт — безопаснее и комфортнее.

Ключевое направление работы Navio — создание универсальной автономной технологии, включающей Software и Hardware компоненты, R&D, уникальный процесс тестирования и экосистему сервисов для обработки данных и управления беспилотным флотом автомобилей.

О команде:

Teleoperations - это фундаментальный блок развивающейся беспилотной технологии, задачей которого является удаленное управление различными функциями автомобиля от запуска очистителей лидарных стекол до помощи беспилотнику в сложных ситуациях на дороге. Teleoperations находится на стыке hardware, беспилотной технологии, стриминговой инфраструктуры и клиентских приложений. Над продуктом работают специалисты разных профессий: программисты с опытом в технологиях от C++ & Javascript до ML-направления .

Мы переводим подсистему Teleoperations на рельсы нового ML-пайплайна и ищем опытного разработчика, которому интересно работать на стыке классической enterprise разработки и ML.

Классы задач, которые необходимо будет выполнять:

• Настройка инфраструктуры обучения моделей;
• Оптимизация параметров обучения;
• Подготовка данных для обучения;
• Валидация данных для обучения;
• Наш стэк: Python, Dagster, Starlette, Aiohttp, GraphQL, REST, Docker, Kafka, SQL, S3, Redis, Clickhouse, SQLAlchemy, PostgreSQL, FastAPI.

Что мы ждем от кандидата:

• Высшее образование по технической специальности (Магистратура или специалитет);
• Отличные навыки программирования на Python, (asyncio, декораторы);
• Знание ClearMl, numba, pytorch, tensorflow;
• Опыт промышленного программирования на Python от 5 лет;
• Опыт работы с SQL и NoSQL БД;
• Опыт написания unit-тестов на pytest;
• Опыт работы с Docker + docker-compose;
• Хорошая алгоритмическая подготовка, знание классических алгоритмов и структур данных;
• Фундаментальные знания, хотя бы в одной из областей: теория вероятностей, машинное обучение, глубинное обучение.

Будет плюсом++

Знание С++; Опыт решения программных задач с использованием аналитической геометрии, линейной алгебры, дискретной и непрерывной оптимизации; Опыт работы с Compute shader, Cuda.