ML-разработчик в группу претрейна модели планирования движения

Мы экспериментируем с большими генеративными моделями для предсказания траектории автомобиля. Вам предстоит проверять различные архитектуры и методы обучения из статей, а также заниматься качеством датасета и применять различные методы семплинга более полезных данных. 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. 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 * 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 * 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