Мы создаём и совершенствуем ML-технологии, чтобы беспилотные автомобили стали привычным и надёжным способом передвижения в ближайшем будущем. Ищем разработчика с пониманием принципов ML, знанием Python и опытом внедрения моделей глубинного обучения в продакшен.

Команда распознавания объектов отвечает за фундаментальную часть беспилотного робота — зрение. Мы разрабатываем нейросети, чтобы робот распознавал машины, людей, животных, светофоры, препятствия и многое другое. Ищем ML-инженера с практическим опытом в области прикладного компьютерного зрения.

Мы экспериментируем с E2E-алгоритмами, которые помогут беспилотным автомобилям быстрее реагировать на дорожные ситуации и повысят безопасность их передвижения. Ищем разработчика с пониманием принципов ML, знанием особенностей работы с point cloud и оптических потоков.

Мы исследуем и внедряем методы обучения с подкреплением, которые позволяют беспилотным автомобилям учиться на основе интерактивного опыта: анализировать своё поведение, оценивать его эффективность и улучшать навыки в дорожном движении. Приходите, если разбираетесь в алгоритмах обучения с подкреплением.

Система симуляции позволяет изучать поведение авто в виртуальном окружении, чтобы оценивать безопасность, комфорт и эффективность движения. У нас много непростых задач, которые связаны с моделированием условий реального мира и механизмами оценки качества симуляции. Приходите — будет интересно!

Мы развиваем технологию генерации синтетического контента, который помогает беспилотным авто обучаться и совершенствоваться. Ищем руководителя команды ML-специалистов. Приходите, если работали с моделями глубинного обучения и хотите создавать транспорт будущего.

Мы создаём технологии, которые помогают беспилотным автомобилям улучшать навыки в дорожном движении. Приходите развивать пайплайн работы машин и роботов-доставщиков и обучать нейронные сети. Ждём, что вы знаете алгоритмы обучения с подкреплением и разбираетесь в особенностях оптических потоков.

Мы развиваем направление автономной доставки. С увеличением флота роботов растёт и наша команда. Ищем MLOps-инженера, который будет оптимизировать нейронные сети и алгоритмы с учётом аппаратных особенностей платформ. Ждём, что вы знаете C++, Python, классические структуры данных и алгоритмы.

Задача планирования движения — один из главных вызовов в области развития автономных технологий. Вам предстоит создавать метрики качества ML-моделей, собирать данные для их обучения и повышать уровень ручной разметки траекторий.

Решить задачу планирования движения — один из самых больших вызовов в беспилотных технологиях. Вас привлекают большие вызовы? Тогда приходите в нашу команду. Отлично, если вы готовы и быть лидом, и работать руками, глубоко владеете SQL и Python (pandas), имели дело с crowdsource-разметками и ML.

Мы ищем опытного разработчика, который будет создавать и поддерживать систему хранения и обработки данных для обучения машинных алгоритмов беспилотных автомобилей. Приходите, если отлично знаете Python и SQL.

Чтобы автономный транспорт мог видеть и понимать мир вокруг, нам нужно готовить качественные данные. Ищем аналитика со знанием SQL и Python, который будет исследовать данные и придумывать алгоритмы для их разметки.

Яндекс создаёт беспилотные автомобили и разрабатывает системы, которые помогают им ездить по дорогам. Ищем разработчика, которому предстоит создавать алгоритмы моделирования и работать с большими данными.

Мы работаем над технологией планирования движения для автомобилей и роботов. Ищем сильного разработчика, владеющего классическими алгоритмами и структурами данных, с опытом программирования на С++. Будем рады видеть в своих рядах увлечённых профессионалов.