ML-разработчик в команду детекции автономного транспорта

Задача команды восприятия сцены для автономного автомобиля —преобразование данных от различных сенсоров в описание мира, достаточное для работы остальных компонентов. Группа разработки lidar-free-детектора отвечает за решение задач восприятия с использованием всех доступных автомобилю сенсоров, за исключением лидаров. Наше поле деятельности:

• 2D/3D-детекция;
  
• оценка свойств объектов;
  
• оптимизация моделей;
  
• построение инфраструктуры для масштабного обучения на действительно больших данных.

Внедрение разработок в автомобили
Вам предстоит не только ускорять и внедрять свои разработки в пайплайн движения автомобиля, но и улучшать общую работы системы, наблюдая, как ваша работа повышает качество распознавания сцены.

Подготовка инфраструктуры обучения
Нужно адаптировать фреймворк обучения для его ускорения, улучшения прозрачности, построения регулярных процессов и масштабирования.

Эксперименты
Вы будете выдвигать гипотезы, проводить эксперименты с использованием накопленных данных и интерпретировать результаты при помощи существующих или новых метрик качества.

• Работали с PyTorch, TensorFlow и фреймворками поверх этого
• Обучаете нейросетевые модели, внедряете DL-решения в продакшн
• Стремитесь использовать в работе и распространять хорошие, универсальные масштабируемые практики
• Ориентируетесь в мире прикладного CV: знаете теорию компьютерного зрения, добиваетесь практических результатов
• Читаете статьи с ML-конференций, следите за развитием области