Аналитик в команду технологий робота доставки

Мы ищем аналитика, который поможет нам улучшить технологии, благодаря которым робот доставки успешно интегрируется в городскую среду. Ключевые аспекты, определяющие качество доставки роботами, — это безопасность и скорость. Тщательный анализ всех компонентов технологии — важный шаг для будущего рободоставки. Про устройство робота можно прочесть в статье на Хабре.

Наша команда участвует во всех этапах создания технологии — от формулировки бизнес-требований до приёмки готовых моделей. Это даёт возможность работать над задачами разного типа: техническими, аналитическими и продуктовыми. Более того, в каждом из проектов можно значимо улучшить ключевые метрики бизнеса и помочь сформировать будущее автономного транспорта.

Какие задачи вас ждут

Повышение автономности робота
Вы будете исследовать ситуации, в которых робот обращается за помощью к удалённому оператору, анализировать причины таких обращений и оценивать потенциал автоматизации их решения. Вместе с командой инженеров вы будете разрабатывать и внедрять подходы, которые позволят роботу действовать более самостоятельно и эффективно.

Сбор данных для обучения алгоритмов
Вам предстоит собирать полные и репрезентативные данные для обучения ML-моделей. Данные, с которыми мы работаем, имеют сложную структуру, и зачастую их сложно интерпретировать однозначно. Поэтому в задачи этого трека входит создание качественных разметок на краудсорсинговой платформе и VLM-моделями.

Внедрение системы приёмки моделей и оценки их качества
Вы разработаете систему офлайн-приёмки моделей, которая позволит выявлять потенциальные проблемы до того, как робот начнёт работать в городских условиях. Вам предстоит собирать приёмочные корзины и разрабатывать метрики для оценки качества моделей.

Мы ждем, что вы

• Владеете SQL и Python Data Science Stack
• Имеете опыт работы в CV/ML-based-проектах
• Работали с экосистемами для обработки больших данных (например, с Hadoop)
• Уверенно знаете статистику для проверки гипотез и проведения экспериментов
• Имеете опыт проектирования моделей данных и архитектуры метрик
• Умеете изучать и анализировать профильную литературу и научные работы на английском языке