ML-разработчик в подгруппу претрейна детектора в Автономный транспорт
Задача команды восприятия сцены для автономного автомобиля — преобразование данных от различных сенсоров в описание мира, достаточное для работы остальных компонентов.
Подгруппа детекторного претрейна исследует способы получения моделей высокой генерализуемости. Выходной вектор модели — высокоуровневое представление сцены — позволяет соседним командам как ускорять эксперименты, так и изменять финальные траектории движения автомобиля.
Задачи и обязанности
Экспериментирование с контурами претрейна и алайнмента
Хочется экспериментировать как с исключительно сенсорными претрейнами, обученными в unsupervised-постановке, так и со связыванием с текстовыми представлениями.
Сжатие эмбеддинга сцены до компактных размеров
Разные потребители нуждаются в разных размерах вектора, и необходимо получать честные оценки размена детализации на компактность.
Подготовка инфраструктуры обучения
Данные — все собранные флотом проезды. Для эффективной работы над данными разных модальностей поверх разных сенсор-сетов нужен хороший инфраструктурный дизайн.
Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML
Требования
- Обучаете нейросетевые модели, работаете с разными подходами
- Работали с PyTorch, TensorFlow и фреймворками поверх этого
- Стремитесь использовать в работе и распространять хорошие, универсальные, масштабируемые практики
- Ориентируетесь в мире прикладного DL: знаете теорию компьютерного зрения, добиваетесь практических результатов
- Работали с большими моделями (LLM, VLM, Foundation Models) в иных доменах (будет преимуществом)
- Читаете статьи с ML-конференций, следите за развитием области