Аналитик-разработчик в команду технологий робота доставки

Мы ищем аналитика, который поможет нам улучшить технологии успешной интеграции робота доставки в городскую среду. Ключевые аспекты, определяющие качество доставки роботами, — это безопасность и скорость. Тщательный анализ всех компонентов технологии — важный шаг для развития рободоставки.

Специалисты по анализу качества технологий работают вместе с исследовательскими и инженерными командами на каждом этапе разработки программного обеспечения, чтобы поведение робота доставки в городской среде соответствовало высоким стандартам безопасности.

Для оценки качества мы используем различные подходы. Помимо сбора данных с реальных дорог, мы создаём синтетические проезды с помощью технологии симуляции. Это позволяет проанализировать поведение робота в виртуальной среде, быстро выявить и сравнить, как меняется его поведение при движении в различных погодных условиях и городских локациях.

Какие задачи вас ждут

Разработка подходов к оценке качества ML-алгоритмов
Вы будете создавать методики и критерии для оценки алгоритмов построения маршрутов и движения робота в городе и в виртуальном окружении.

Сбор данных для усиления безопасности
Вам предстоит собирать полные и репрезентативные данные для обучения ML-моделей, которые бы позволили роботу доставки адекватно реагировать на непредвиденные ситуации.

Разработка новых статистических методов для анализа и оценки
Вы будете создавать методы анализа данных (например, комбинировать реальные и синтетические данные), чтобы повысить точность оценок и анализа тенденций.

Формулирование и решение сложных задач
Вас ждёт работа над задачами, связанными с анализом взаимодействия робота с городской средой, — от систематизации предметной области и анализа данных до составления выводов и рекомендаций на основе полученных результатов.

Помощь в принятии решений
Вы будете поддерживать специалистов по машинному обучению, разработчиков и инженеров по качеству, помогая им выбирать оптимальные решения на основе данных.

Мы ждем, что вы

• Владеете SQL и Python (data science stack)
• Работали 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