Разработчик-исследователь беспилотных автомобилей

МоскваМашинное обучение, Python, C++Беспилотные автомобилиСпециалист
Яндекс хочет сделать перемещение людей более безопасным, доступным и удобным. Мы ставим перед собой масштабную цель: оказаться в числе первых в мире компаний, создавших технологию для беспилотного управления автомобилем. Чтобы воплотить это в жизнь, мы создаем команду увлеченных, умных и целеустремленных профессионалов.
Понимание дорожной обстановки является одной из ключевых задач для беспилотного автомобиля. Среди прочих задач можно выделить обнаружение и классификацию дорожных знаков, разметки и светофоров, основываясь на данных, полученных с помощью камеры, обнаружение пешеходов и автомобилей в облаке точек, полученном с помощью лидара, отслеживание и прогнозирование перемещения подвижных объектов.
У нас уже собраны и размечены километры проездов, десятки часов видеозаписей, полученных с различных камер, и терабайты сенсорных данных. В нашей команде приняты короткие циклы исследований и внедрения. Поэтому, это отличная возможность для вас не только исследовать новые подходы, но и реализовать их на практике.

Задачи:

  • построение процессов обработки данных, полученных с таких сенсоров, как лидары, камеры и радары;
  • обнаружение, распознавание и предсказание перемещения 3D-объектов;
  • исследование новых подходов в области обработки данных с использованием нейронных сетей.

Требования:

  • отличная математическая подготовка, знание теории вероятностей, математической статистики и теории управления;
  • опыт работы с задачами машинного обучения и, в частности, нейронными сетями;
  • опыт работы с большими объемами данных;
  • знание классических алгоритмов и структур данных;
  • хорошее знание Python и С++ и навыки программирования на них;
  • понимание современных трендов в области нейронных сетей;
  • способность быстро изучать новые технологии;
  • владение английским языком (для чтения технической литературы);
  • творческий подход к поиску лучшего решения;
  • ответственность и организованность;
  • умение работать в команде.

Плюсами будут:

  • опыт разбора научных публикаций по теме нейронных сетей;
  • опыт построения нейросетевых моделей;
  • опыт применения современных технологий компьютерного зрения;
  • опыт работы с визуальными сенсорами (лидары, радары и т. п.) и их комбинациями (sensor fusion);
  • умение разбираться в чужом коде и устройстве сложных систем.