Назад
7 дней назад

Технический лидер направления HD-карт (ML-оптимизация инфраструктуры)

Формат работы
onsite
Тип работы
fulltime
Грейд
senior/lead
Страна
Russia
RUВакансия из Hirify RU, списка российских tech-компаний

Мэтч & Сопровод

Покажет вашу совместимость и напишет письмо

Описание вакансии

Текст:
/
TL;DR
Технический лидер направления HD-карт (ML-оптимизация инфраструктуры): Разработка и оптимизация пайплайнов обработки геоданных, ML-моделей и MLOps-инфраструктуры для создания высокоточных цифровых дорожных карт с акцентом на компьютерное зрение, картографирование и распределённое обучение. Фокус на техническом лидерстве команды, создании ML-детекторов, автоматизации подготовки данных и разработке метрик точности, временной согласованности и масштабируемости.

Локация: Москва, офис, пятидневная рабочая неделя

Компания

Navio разрабатывает технологии автономного вождения для легковых автомобилей, грузовиков и других видов транспорта, включая программные и аппаратные решения для автономного флота.

Что делать

  • Осуществлять техническое лидерство подгруппы команды HD-карт, проводить код-ревью, наставлять сотрудников и развивать их компетенции.
  • Строить и оптимизировать пайплайны обработки геоданных, курировать датасеты и автоматизировать подготовку данных для создания HD-карт.
  • Разрабатывать и внедрять ML-пайплайны для обучения, валидации и production-развертывания моделей картографирования.
  • Создавать ML-детекторы для обнаружения объектов, сегментации и классификации дорожной инфраструктуры.
  • Формировать метрики оценки точности карт, временной согласованности и масштабируемости решений.

Требования

  • Высшее техническое образование: магистратура или PhD в области компьютерных наук, электротехники или смежных направлений.
  • Уровень senior и опыт управления подгруппой от 3–5 лет.
  • Не менее 5 лет опыта разработки ML/DL для картографирования, компьютерного зрения или смежных областей.
  • Уверенное знание Python и опыт работы с PyTorch.
  • Глубокое понимание ML-пайплайнов от сбора данных до production-развертывания, а также опыт построения и оптимизации MLOps-инфраструктуры.
  • Опыт работы с большими объёмами данных и распределённым обучением.

Хорошо, если есть

  • Опыт работы с лидарными данными, базовое знание C++ и понимание ГИС и обработки геоданных.
  • Опыт работы с VLM, базовыми моделями, компьютерным зрением, топологией дорог и векторизованными картами.
  • Опыт оптимизации ML-моделей для реального времени, включая квантование и обрезку моделей.
  • Публикации на конференциях CVPR, NeurIPS, ICCV и других.

Культура и преимущества

  • ДМС с первого рабочего дня, стоматология после испытательного срока и льготная программа для родственников.
  • Работа в аккредитованной ИТ-компании, гибкий график и компенсация питания.
  • Обучение, участие в конференциях и коучинг для выступлений.
  • Льготная ипотека, программы кредитования, реферальная программа и скидки от компаний-партнёров.
  • Кофе-поинты со свежесваренным кофе, снеками и фруктами, мультимедийная подписка и корпоративные клубы по интересам.

Процесс найма

  • Отклик на вакансию и рассказ о профессиональном опыте.
  • Несколько интервью для обсуждения вакансии и опыта кандидата.
  • Оффер и оформление после успешного прохождения процесса.

Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →