🔍

ML-исследователь в команду симуляции проезда беспилотного автомобиля

Ключевые критерии качества автономного автомобиля — безопасность, комфорт и эффективность. Однако оценивать их на основе проездов по реальным дорогам слишком долго, дорого, а иногда и вообще невозможно.
Чтобы эффективно измерять качество релизов ПО, мы в Яндексе разработали систему симуляции. Она позволяет проанализировать поведение авто в виртуальном окружении, быстро выявить и сравнить, как меняется поведение машины при движении по разным территориям в различных погодных условиях и дорожных ситуациях.
Оценка будет достоверна и надёжна, если сделать реалистичную симуляцию, которая будет воспроизводить специфику записанных настоящих проездов и адаптироваться к различиям между симулируемым миром и дорожной ситуацией.

Какие задачи вас ждут:
• Улучшение качества и разработка новых функций модели
• Разработка фреймворка приёмки моделей

Мы ждём, что вы:
• Программировали на Python
• Имеете опыт работы с данными: занимались сбором данных из сырых логов, формировали новые датасеты
• Обучали нейросети на распределённых кластерах
• Участвовали в ML-проектах полного цикла с привязкой к бизнес-потребностям

Будет плюсом, если вы:
• Имеете практический опыт обучения диффузионных моделей
• Внедряли модели в прод через FastAPI+Docker, Triton Inference Server или любой другой фреймворк
• Программировали на C++
• Участвовали в соревнованиях по ML или программированию: ACM ICPC, Codeforces, Topcoder, Kaggle и т. д.

📩 %contact_placeholder% на нашем сайте

#ML #python