ML-разработчик в группу обучения с подкреплением (RL)
Компания: Яндекс
Локация: Санкт-Петербург
О компании
Компания Яндекс — один из ведущих игроков на рынке интернет-технологий в России и СНГ, предоставляющий широкий спектр услуг, включая поиск, карты, облачные технологии и рекламу. Яндекс активно развивается в области автономных технологий и машинного обучения, делая акцент на инновациях и высоком качестве своих продуктов. Команда Яндекса посвящает значительные усилия исследованию и внедрению нейросетевых моделей для улучшения своих технологий, включая разработку систем, управляемых с помощью искусственного интеллекта.
Ключевые факты:
- Год основания: 1997
- Более 30 000 сотрудников
- Около 50 продуктов и услуг
- Высокая степень инноваций и технологического развития
- Широкая сеть офисов в России и за рубежом
О вакансии
Команда, занимающаяся разработкой технологий машинного обучения в Яндексе, работает над усовершенствованием алгоритмов, задействованных в автономном транспорте. Один из ключевых вызовов, с которыми они сталкиваются, — это планирование движения. Анализ и предсказание траекторий автомобиля с использованием больших генеративных моделей помогает обеспечить комфорт и безопасность пассажиров в условиях реального движения. Команда активно экспериментирует с методами обучения с подкреплением и исследует новейшие алгоритмы для создания более надежных и адаптивных решений.
Ваша роль в команде будет связана с улучшением существующих моделей обучения и проведением тестирования на реальные дорожные сценарии. Вы будете активно внедрять свои наработки в процесс управления движением, а также наблюдать за тем, как они влияют на работу автономных автомобилей в разных условиях.
Чем предстоит заниматься:
- Улучшение RL-моделей для повышения качества предсказания траекторий
- Разработка алгоритмов, использующих трансформеры для извлечения информации
- Внедрение собственных моделей в рабочие процессы и пайплайн компании
Что мы предлагаем:
- Участие в передовых проектах в области автономного вождения
- Возможность обучаться и развиваться в области машинного обучения и программирования
Обязанности
- Улучшение RL-моделей для автономного транспорта
- Внедрение своих разработок в пайплайн движения автомобиля
- Экспериментирование с наградами и методами обучения
- Изучение современных подходов из научных статей
- Обучение нейросетевых моделей для предсказания траекторий