Инженер в области глубокого обучения в команду восприятия
Автономная технология
- Москва
- Продолжительность рабочего дня может меняться
- Гибкий график
- Офис
Navio — разработчик технологии автономного вождения, совместимой с различными видами транспорта: от легковых автомобилей до грузовиков.
Navio объединяет культуру автопроизводителей и ИТ-компаний. Каждый день мы работаем над тем, чтобы доставка грузов стала быстрее и эффективнее, а городской транспорт — безопаснее и комфортнее.
Ключевое направление работы Navio — создание универсальной автономной технологии, включающей ПО и аппаратные решения, научные исследования, уникальный процесс тестирования и экосистему сервисов для обработки данных и управления автономным флотом автомобилей.
О команде:
Наша команда занимается разработкой системы компьютерного зрения для решения задач автономного вождения.
Мы разрабатываем сложные алгоритмы распознавания образов на основе данных радаров, лидаров и камер. Работаем с большими объемами данных, разрабатываем механизмы работы с ними и оптимизируем сложные алгоритмы работы с сенсорными данными.
Чем предстоит заниматься:
- Обучение нейронных сетей для задач распознавания беспилотного автомобиля (полный цикл, например: сегментация, детекция, классификация);
- Смешивание и анализ данных с разных сенсоров в разных пространствах (2D и 3D);
- Подготовка кода и его интеграция в высоконагруженных системах реального времени;
- Эксперименты с новыми подходами в решении задач распознавания.
Что мы ждем от кандидата:
- Python (продвинутый уровень);
- C++ (базовый уровень);
- PyTorch (продвинутый уровень);
- Математическая статистика и теория вероятности;
- Алгоритмы и структуры данных;
- Классические алгоритмы компьютерного зрения.
Будет плюсом++
- Опыт работы в домене технологии автономного вождения;
- Опыт работы с Cuda;
- Опыт доведения моделей до production (TensorRT, оптимизации производительности, отладки);
- Знание С++ / ROS.
Мы заботимся о сотрудниках с первого рабочего дня и предлагаем вам:
Как присоединиться к команде

1
2
3
4