Data Scientist в команду Teleoperations

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 IT-компаний. Больше 800 специалистов каждый день работают над тем, чтобы доставка грузов стала быстрее и эффективнее, а городской транспорт — безопаснее и комфортнее.

Ключевое направление работы Navio — создание универсальной автономной технологии, включающей Software и Hardware компоненты, R&D, уникальный процесс тестирования и экосистему сервисов для обработки данных и управления беспилотным флотом автомобилей.

О команде:

Teleoperations - это фундаментальный блок развивающейся беспилотной технологии, задачей которого является удаленное управление различными функциями автомобиля от запуска очистителей лидарных стекол до помощи беспилотнику в сложных ситуациях на дороге. Teleoperations находится на стыке hardware, беспилотной технологии, стриминговой инфраструктуры и клиентских приложений. Над продуктом работают специалисты разных профессий: программисты с опытом в технологиях от C++ & Javascript до ML-направления .

Мы переводим подсистему Teleoperations на рельсы нового ML-пайплайна и ищем опытного разработчика, которому интересно работать на стыке классической enterprise разработки и ML.

Классы задач, которые необходимо будет выполнять:

Настройка инфраструктуры обучения моделей;
Оптимизация параметров обучения;
Подготовка данных для обучения;
Валидация данных для обучения;
Наш стэк: Python, Dagster, Starlette, Aiohttp, GraphQL, REST, Docker, Kafka, SQL, S3, Redis, Clickhouse, SQLAlchemy, PostgreSQL, FastAPI.

Что мы ждем от кандидата:

Высшее образование по технической специальности (Магистратура или специалитет);
Отличные навыки программирования на Python, (asyncio, декораторы);
Знание ClearMl, numba, pytorch, tensorflow;
Опыт промышленного программирования на Python от 5 лет;
Опыт работы с SQL и NoSQL БД;
Опыт написания unit-тестов на pytest;
Опыт работы с Docker + docker-compose;
Хорошая алгоритмическая подготовка, знание классических алгоритмов и структур данных;
Фундаментальные знания, хотя бы в одной из областей: теория вероятностей, машинное обучение, глубинное обучение.

Будет плюсом++

Знание С++; Опыт решения программных задач с использованием аналитической геометрии, линейной алгебры, дискретной и непрерывной оптимизации; Опыт работы с Compute shader, Cuda.