Технический лидер направления HD-карт (ML-оптимизация инфраструктуры)

Автономная технология

Москва
5-ти дневная рабочая неделя
Офис
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:

О команде: Команда разработки высокоточных цифровых дорожных карт (HD-карт) на стыке геоданных, машинного обучения и MLOps.

Миссия: Обеспечить транспортным средствам пространственный интеллект, семантическое и топологическое картирование для навигации в сложных условиях.

Мы ищем уверенного сеньора с лидерскими качествами и готовностью к развитию в роли играющего тренера для технического лидерства командой HD-карт и MLOps.

Чем предстоит заниматься:

Техническое лидерство: Управление подгруппой команды разработки, наставничество, проведение код-ревью, развитие компетенций сотрудников. Перспектива роста до полного технического лидера всей команды;
Оптимизация инфраструктуры данных: Построение и улучшение пайплайнов обработки геоданных, курирование датасетов, автоматизация подготовки данных для создания HD-карт;
Оптимизация ML-пайплайнов: Разработка и внедрение эффективных процессов обучения, валидации и развертывания ML-моделей для картографирования;
Разработка ML-детекторов: Создание и внедрение моделей машинного обучения для автоматизации процессов создания карт (обнаружение объектов, сегментация, классификация дорожной инфраструктуры);
Разработка метрик: Формирование системы оценки точности карт, временной согласованности и масштабируемости решений.

Что мы ждем от кандидата:

Высшее техническое образование (магистр/PhD в области компьютерных наук, электротехники или смежных областях);
Уверенный сеньор с опытом управления подгруппой от 3-5 лет (перспектива роста до полного технического лидера);
Опыт разработки ML/DL для картографирования, компьютерного зрения или смежных областей (5+ лет);
Отличное знание Python, опыт работы с PyTorch;
Глубокое понимание ML-пайплайнов: от сбора данных до продакшен-развертывания и опыт построения и оптимизации MLOps-инфраструктуры;
Навыки работы с большими объемами данных и распределенным обучением.

Будет плюсом:

Опыт работы с лидарными данными и знание C++ на базовом уровне;
Понимание ГИС и обработки геоданных;
Опыт с VLM и базовыми моделями для автоматической маркировки;
Опыт в компьютерном зрении, топологии дорог, векторизованных картах (MapTR, BEV);
Опыт оптимизации ML-моделей для реального времени (квантование, обрезка);
Публикации на конференциях (CVPR, NeurIPS, ICCV и др.).