Разработчик на Python в команду разметок восприятия автономного транспорта

Ключевые характеристики автономного автомобиля — безопасность, комфорт и эффективность. Глубокий и системный анализ качества работы технологий — это необходимый шаг на пути к их широкому внедрению и принятию.

Специалисты по анализу качества тесно взаимодействуют с исследовательскими и инженерными командами на всех этапах разработки программного обеспечения. Их задача — обеспечить соответствие автопилота высоким стандартам безопасности, действующим нормативам и реальным требованиям дорожного движения.

Perception — это система восприятия в автономном транспорте. Она обрабатывает данные сенсоров (лидара, камер, радаров) и формирует целостное представление об окружающей среде. Это фундамент для планирования поведения автономного транспортного средства: невозможно объехать препятствие, если система его не распознала. Безопасность и развитие автономного транспорта напрямую зависят от полноты, точности и качества описания окружающего мира.

Какие задачи вас ждут

Автоматизация процессов пополнения датасета
Вы будете автоматизировать процессы пополнения датасета восприятия, агрегируя информацию с разных сенсоров автономного транспорта, в том числе настраивать процессы обработки больших объёмов данных с использованием распределённых вычислений.

Интеграция в разметку предобработки ML-моделей
Вам предстоит запускать различные детекторы и модели машинного обучения и затем интегрировать их результаты в структуру разметки.

Внедрение сложных сценариев разметки
Чтобы повысить качество разметки, требуется спроектировать и внедрить сложные многоэтапные архитектуры обработки данных, включающие разметку объектов по частям, агрегацию промежуточных результатов, валидацию и последующую коррекцию полученных сцен.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

Мы ждем, что вы

• Разрабатывали бэкенд-приложения
• Имеете большой опыт в программировании и владеете Python
• Владеете SQL и проектировали базы данных
• Умеете эффективно общаться с техническими командами

Будет плюсом, если вы

• Занимались обработкой больших объёмов данных в распределённых системах
• Готовили датасеты для обучения ML-моделей
• Знакомы с Django, Flask или с подобными бэкенд-фреймворками
• Владеете или хотите овладеть C++