ML-техлид в команду планирования робота-доставщика

Роботы-доставщики — это шаг в будущее логистики и автономных технологий. Мы создаём систему, где тысячи роботов смогут самостоятельно передвигаться по городу, взаимодействовать с людьми и инфраструктурой, доставляя заказы быстро и безопасно. У вас будет редкий шанс поучаствовать в создании принципиально нового модуля робота на раннем этапе. Мы ищем техлида, который возьмёт полную ответственность за один из поддоменов, выстроит процесс и доведёт решения до флота. Мы очень любим и поддерживаем короткий цикл «идея → концепт → полигон → прод», у нас много данных и достаточно GPU для экспериментов. Вам предстоит решать широкий спектр задач: от сбора датасета и обучения модели планирования до оптимизации решения для работы на реальных роботах с ограниченными ресурсами. Наша команда отвечает за мозг движения робота: от понимания сцены и предсказания динамики до генерации траектории. На Хабре можно прочитать обзорную статью об устройстве нашего робота .

Роль лида и ведение проектов, затрагивающих несколько команд Вы будете доводить сложные вещи до разумного логического завершения, выстраивать работу со смежными командами, повышать планку инженерной культуры, помогать в найме. Внедрение SOTA-подходов AV-планирования Вам предстоит адаптировать перспективные подходы из статей для нашей целевой продакшен-модели на базе трансформеров. Нужно будет работать с данными: важно научиться отбирать сложные сцены с узкими проездами, большим количеством агентов около робота и т. д. Интерпретируемость моделей Мы ожидаем от вас идей по разработке инструментов интроспекции моделей для отладки сложных случаев и в пределе получения инструментов для промптинга поведения. При этом важно, чтобы инструменты масштабировались на флот из тысячи роботов. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

Работали техлидом в продакшен-ML-системах Имеете сильную базу в DL Работали с PyTorch Встраивали ML-решения в реальные продукты

Работали с ROS Умеете писать на С++ промышленный код