ML-техлид в команду робота-доставщика
Компания: Яндекс
Локация: Москва
О компании
Яндекс — один из крупнейших технологических компаний в России, предлагающий разнообразные услуги, включая поиск, облачные технологии и сервисы для бизнеса. В последние годы компания активно развивает проекты в области машинного обучения и технологий для автономных систем, таких как робототехника.
Мы создаем инновационные технологии и решения, которые меняют подходы к логистике и взаимодействию с пользователями. В команде исследователей и разработчиков нацелены на создание высокотехнологичных решений, умеющих адаптироваться к постоянно меняющимся условиям городской инфраструктуры.
Ключевые факты:
- Основана в 1997 году
- Более 10 000 сотрудников
- Ключевые продукты: Яндекс.Почта, Яндекс.Карты, Яндекс.Такси, Яндекс.Такси,
Яндекс.Еда, Яндекс.Search
- Активно развивает технологии в области проверки и оптимизации загрузки и перевозки.
О вакансии
Наша команда занимается разработкой роботизированных решений для эффективной доставки, включая проектирование систем, которые позволяют роботам передвигаться по городам. Мы создаем алгоритмы E2E-планирования с использованием глубокого обучения и компьютерного зрения, чтобы обеспечить надежное взаимодействие с городской средой.
В вашей роли ML-техлида вы будете руководить проектами, затрагивающими несколько команд, и отвечать за разработку и интеграцию ML-решений в производственные системы. Это предполагает не только написание кода, но и управление целыми процессами реализации идей.
Наша команда поддерживает активный обмен опытом и знаниями, что дает возможность каждому участнику развиваться и вносить значимый вклад в проект.
Чем предстоит заниматься:
- Выбирать и обосновывать решения для прототипов
- Интегрировать ML-решения в существующий инфраструктурный стек
- Настраивать обучение и тестирование моделей в симуляторе
- Вести проекты, координировать работу с несколькими командами
- Помогать выстраивать высокий уровень инженерной культуры
Что мы предлагаем:
- Доступ к большим объемам данных и GPU для экспериментов
- Возможность реализовывать идеи от концепции до продакшена
- Участвовать в создании уникальных роботизированных систем и технологий
Обязанности
- Руководство проектами в области E2E-планирования
- Интеграция ML-решений в инфраструктурный стек
- Настройка цикла обучения с помощью майнинга сложных ситуаций
- Координация работы между различными командами
- Повышение инженерной культуры в команде