Чем предстоит заниматься:
- Учить трансформеры извлекать информацию о взаимодействии участников движения с траекторией автомобиля;
- Проверять и внедрять самые современные подходы из научных статей об автономном вождении;
- Экспериментировать с архитектурами и методами обучения;
- Исследовать и применять различные подходы для поиска сложных дорожных ситуаций, которые вы будете использовать для обучения моделей;
- Ваш обучающий датасет должен содержать разнообразные и достаточно непростые дорожные сценарии;
- Вам предстоит внедрять свои разработки в пайплайн движения автомобиля и наблюдать, как ваша работа повышает качество технологии.
Требования:
- Обучали нейросетевые модели, внедряли DL-решения в продакшен;
- Уверенно ориентируетесь в области DL, быстро разбираетесь в новых методах;
- Умеете программировать на Python, работали с PyTorch или TensorFlow;
- Хорошо знаете классические структуры данных и алгоритмы;
- Умеете выдвигать гипотезы и выстраивать эксперименты для их проверки;
- Читаете статьи об ML, следите за развитием этой области.
Будет плюсом:
- Имеете публикации в сборниках научных конференций высокого уровня;
- Хорошо знаете С++ и STL;
- Работали с большими объёмами данных;
- Участвовали в соревнованиях по ML или спортивному программированию;
- Увлечены автономными автомобилями.