Разработчик по нейросетям и глубокому обучению в команду распознавания окружения
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
О команде:
Команда распознавания окружения решает задачи обучения нейронных сетей для распознавания в самых разных сценариях. Мы твёрдо знаем: создать эффективный нейросетевой алгоритм без качественных данных невозможно. Именно поэтому мы строим собственную инфраструктуру для подготовки, обработки и интеграции данных во фреймворки обучения моделей распознавания.
Мы в поисках ведущего разработчика-исследователя в области глубокого обучения и компьютерного зрения (Senior DL/CV Research Engineer) с глубоким знанием высшей математики и проективной геометрии. Специалисту предстоит создавать и оптимизировать нейросетевые алгоритмы восприятия для автономного транспорта, используя Python, базовый C++ и технологии параллельных вычислений (CUDA).
Чем предстоит заниматься:
- Разработка интеллектуальных решений в области глубокого обучения/DL (компьютерное зрение/CV) задач в домене восприятия автономного транспорта;
- Анализ современых подходов и реализация нейросетевых архитектур, обучение, проверка гипотез и проведение исследований;
- Разработка и интеграция модулей нейронных сетей в готовый стек восприятия.
Что мы ждем от кандидата:
- Уверенное знание глубокого обучения/DL (уровень погружения до самых глубоких вннутренних процессов обучения и research), машинного обучения/ML (понимание математики основных классических подходов), линейной алгебры (проективная геометрия, эпиполярная геометрия) и математического анализа, математической статистики;
- Опыт работы с компьютерным зрением/Computer Vision задачам в разных доменах;
- Умение писать продвинутый код на Python;
- Уменине писать и читать базовый код на C++;
- Умение писать код для высоконагруженных систем (cuda, openml, mpi).
Мы заботимся о сотрудниках с первого рабочего дня и предлагаем вам:
Как присоединиться к команде

1
2
3
4