ML Engineer (Autonomous Driving)

TL;DR

ML Engineer (Autonomous Driving): Разработка и развитие масштабируемой инфраструктуры для подготовки данных и пайплайнов обучения ML-моделей с акцентом на автоматизацию доставки данных и оптимизацию экспериментов. Фокус на построении систем оценки моделей, обеспечении их стабильной работы в production и повышении эффективности процессов обучения.

Локация: Москва, офис

Компания

Разработчик универсальной технологии автономного вождения, совместимой с различными видами транспорта: от легковых автомобилей до грузовиков.

Что делать

• Разрабатывать и развивать масштабируемую инфраструктуру для подготовки и доставки данных в пайплайны обучения.
• Создавать и поддерживать пайплайны обучения, тестирования и оценки ML-моделей.
• Оптимизировать процессы обучения моделей и проведения ML-экспериментов.

Требования

• Опыт разработки инфраструктуры для обучения или эксплуатации ML-моделей в production.
• Глубокое понимание процессов обучения ML и базовых принципов работы нейронных сетей.
• Опыт разработки и поддержки систем хранения и обработки данных в больших масштабах.
• Знание классических алгоритмов и структур данных.
• Уверенное владение Python, PyTorch, Polars, SQL, Docker, ClearML, Git, Ray, CI/CD.

Хорошо, если есть

• Опыт разработки на C++.
• Опыт работы с ROS.
• Опыт работы с распределёнными системами.

Культура и преимущества

• ДМС со стоматологией (после испытательного срока) и возможность подключения льготной программы для родственников.
• Статус аккредитованной ИТ-компании с соответствующими льготами и доступ к льготной ипотеке.
• Гибкий график работы.
• Компенсация питания, бесплатные снеки и свежие фрукты в офисе.
• Бесплатная мультимедиа подписка и реферальная программа.
• Возможности обучения, коучинг для выступлений и участие в конференциях.

Процесс найма

• Отклик на вакансию с рассказом о себе.
• Серия интервью для обсуждения опыта и профессиональных компетенций.
• Получение оффера и прохождение процесса адаптации.