ML-разработчик в группу претрейна модели планирования движения

Решение задачи планирования движения — один из самых больших вызовов в отрасли автономных технологий. Мы экспериментируем с большими генеративными моделями для предсказания траектории, по которой поедет автомобиль. Траектория должна обеспечивать безопасное взаимодействие с участниками движения, быть комфортной для пассажира и позволять автомобилю успешно достичь конечной точки маршрута.

Какие задачи вас ждут

Обучение больших нейросетевых моделей планирования движения
Учить трансформеры извлекать информацию о взаимодействии участников движения с траекторией автомобиля. Проверять и внедрять самые современные подходы из научных статей об автономном вождении. Экспериментировать с архитектурами и методами обучения.

Поиск сложных и разнообразных дорожных ситуаций
Исследовать и применять различные подходы для поиска сложных дорожных ситуаций, которые вы будете использовать для обучения моделей. Ваш обучающий датасет должен содержать разнообразные и достаточно непростые дорожные сценарии.

Внедрение разработок в автомобили Яндекса
Вам предстоит внедрять свои разработки в пайплайн движения автомобиля и наблюдать, как ваша работа повышает качество технологии.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

Мы ждём, что вы

• Обучали нейросетевые модели, внедряли DL-решения в продакшен
• Уверенно ориентируетесь в области DL, быстро разбираетесь в новых методах
• Умеете программировать на Python, работали с PyTorch или TensorFlow
• Хорошо знаете классические структуры данных и алгоритмы
• Умеете выдвигать гипотезы и выстраивать эксперименты для их проверки
• Читаете статьи об ML, следите за развитием этой области

Будет плюсом, если вы

• Имеете публикации в сборниках научных конференций высокого уровня
• Хорошо знаете С++ и STL
• Работали с большими объёмами данных
• Участвовали в соревнованиях по ML или спортивному программированию
• Увлечены автономными автомобилями