Инженер в области глубокого обучения в команду высокоточных цифровых дорожных карт

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:

Мы — инновационная команда, специализирующаяся на создании и улучшении высокоточных цифровых дорожных карт/HD-карт.

Наш проект находится на стыке передовой технологий обработки геоданных и машинного обучения.

Мы в поисках Специалиста по компьютерному зрению с опытом промышленной разработки, уверенным знанием Python и нейронных сетей.

Чем предстоит заниматься:

Определение приоритетов научно-исследовательских гипотез и утверждение исследовательских метрик;
Установка архитектуры нейронных сетей и оценка решений;
Формирование новых перспективных направлений исследований;
Предложение и контроль реализации технических решений, участие в кодинге и верификации гипотез;
Инициирование и оценка эффективности оптимизации процессов.

Что мы ждем от кандидата:

Опыт промышленной разработки от года;
Уверенное владение python3;
Опыт решения различных задач компьютерного зрения (сегментация, детекция, классификация);
Уверенное владение математическим аппаратом хотя бы по одному из следующих разделов: линейная алгебра и аналитическая геометрия, математический анализ, теория вероятностей, методы оптимизации;
Знакомство с различными архитектурами нейронных сетей (CNN, RNN и так далее).

Будет плюсом:

Опыт написания кода на С++;
Знакомство с SOTA статьями по компьютерному зрению и другими разделами машинного обучения;
Знакомство с архитектурой трансформера.