Инженер в области глубокого обучения в команду ML Планера
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.
Кого мы ищем:
Планирование движения автономного автомобиля и предсказание движения всех участников вокруг него - это сложная и крайне важная задача, учитывающая множество факторов. Качественно планируя и предугадывая будущее такой автомобиль сможет обеспечить комфорт пассажиров и избежать потенциальных коллизий.
Мы ищем опытного Специалиста с глубокими знаниями в области нейронных сетей, математики и статистики.
Чем предстоит заниматься:
- Выдвижение гипотез;
- Работа с данными;
- Работа с архитектурой модели, выдвижение идей по внесению изменений;
- Анализ результатов экспериментов, проведенных на реальном автономном автомобиле.
Что мы ждем от кандидата:
- Опыт обучения нейросетевых моделей и интеграции ML-модели в production-среду;
- Уверенное знание и применение архитектуры Transformer, умение писать качественный код на Python, опыт работы с PyTorch;
- Глубокие знания теоретических основ нейронных сетей, методов машинного обучения и понимание классических алгоритмов и структур данных;
- Навык чтения статей об ML, контроль за развитием этой области и опыт работы с AI-агентами;
- Умеете выдвигать гипотезы и выстраивать эксперименты для их проверки.
Будет плюсом:
- Опыт работы с Cuda;
- Опыт с TensorRT и оптимизацией производительности;
- Знание С++ / ROS.
Мы заботимся о сотрудниках с первого рабочего дня и предлагаем вам:
Как присоединиться к команде

1
2
3
4