ML-разработчик в группу разработки трекинга для автономного транспорта

Мы команда, занимающаяся разработкой передовых технологий трекинга для автономного движения. Понимание состояния окружающих агентов в динамике является краеугольным камнем для планирования безопасного и эффективного движения автономного транспорта.

Наша основная задача — обработка 3D-сцен во временном контексте, отслеживание объектов и предсказание их состояний в динамике. Мы работаем над полным циклом создания модулей трекера: от формулирования гипотез и проектирования архитектуры до интеграции разработанных решений в пайплайн автономного транспортного средства.

Какие задачи вас ждут

Использование временного контекста данных с сенсоров или уже готовых сцен
Вам предстоит адаптировать ML-трекеры под сценарии нелинейного движения (например, поведение людей для проекта РобоТакси). Кроме того, вы будете разрабатывать и осуществлять переход к end-to-end-подходам для трекинга на основе сенсорных данных. Также вам нужно будет внедрять и обогащать модели трекеров визуальными признаками (CNN-признаками, embeddings, appearance-based-методами) помимо базовых описаний объектов (3D boxes).

Полный цикл разработки
Вы будете контролировать полный цикл разработки: от формулирования гипотез, дизайна модулей и архитектур до интеграции решений в основной пайплайн. Нужно уметь быстро проверять Proof of concept, поддерживать и оптимизировать модули инференса, разрабатывать полноценные пайплайны continuous learning для продакшна ML-моделей. Также вам предстоит разрабатывать офлайн- и онлайн-метрики, A/B-тесты, формулировать запросы к разметке и майнингу, синтезировать и аргументировать данные.

R&D-процессы
Вам нужно будет изучать, отслеживать и интегрировать SOTA-решения в областях ML, CV, графовых нейросетей и трансформеров. Вы будете отвечать за дизайн и разработку экспериментов, EDA, метрик и архитектур, а также принимать участие во внутренних митапах и обмениваться опытом с коллегами.

Мы ждем, что вы

• Отлично владеете Python, на «ты» с PyTorch, умеете писать production-ready-код
• Имеете опыт разработки и интеграции в продакшн решений на основе ML-моделей
• Обладаете сильными техническими компетенциями в области трекинга, анализа временных рядов или графовых моделей (GNN, Transformer)
• Умеете выявлять и устранять проблемы в работе нейросетевых моделей, быстро осваивать новые методы и внедрять их в продакшн
• Понимаете принципы работы 2D/3D-трекинга и обработки временного контекста данных

Будет плюсом, если вы

• Разрабатывали решения для автономного транспорта или робототехники
• Публиковали исследования на конференциях высокого уровня
• Работали с большими объёмами данных и оптимизацией алгоритмов для масштабируемости
• Обладаете крепким математическим бэкграундом (линейная алгебра, теория вероятностей и статистика, проективная геометрия, оптимизация)
• Проявляете интерес к инновациям и новым технологиям в автономном транспорте