Руководитель команды персепшена робота доставки
Компания: Яндекс
Локация: Москва
О компании
Компания Яндекс является одним из лидеров в сфере технологий и предоставляет широкий спектр продуктов и услуг, включая поисковые системы, облачные сервисы и транспортные решения. В рамках своих инициатив Яндекс активно развивает автономные технологии, такие как роботы доставки, которые создают новые стандарты в области логистики.
Немного о нас в цифрах:
- Более 15 000 сотрудников по всему миру
- Более 50 миллионов пользователей ежедневно
- Крупнейшая поисковая система в России
- Основные продукты: Яндекс.Поиск, Яндекс.Карты, Яндекс.Такси, Яндекс.Маркет, Яндекс.Еда
О вакансии
В команде разработки роботов доставки Яндекс вы сможете влиять на создание уникальных технологий, которые изменят подход к логистике. Мы работаем над системой, позволяющей роботам самостоятельно передвигаться по городской инфраструктуре, быстро и безопасно выполняя доставки. Ваша задача будет заключаться в управлении направлением, связанным с восприятием роботов, что включает в себя взаимодействие с большими объемами данных и использование современных методов компьютерного зрения.
Мы ищем специалиста со значительным опытом в области прикладного компьютерного зрения и управления командами. Вам предстоит встраивать алгоритмы CV и ML в наши продукты, используя передовые инструменты и технологии.
Чем предстоит заниматься:
- Управлять командой, занимающейся разработкой алгоритмов восприятия роботов
- Применять компьютерное зрение для решения задач в области автономной доставки
- Разрабатывать и оптимизировать код для параллельных вычислений на GPU
- Встраивать и адаптировать CV- и ML-решения в продукты компании
Что мы предлагаем:
- Возможность работать с cutting-edge технологиями
- Доступ к мощным вычислительным ресурсам для исследований и экспериментов
- Участие в проектах, меняющих отрасль логистики
Обязанности
- Управление командой, отвечающей за восприятие роботов доставки
- Внедрение алгоритмов компьютерного зрения для автономной навигации
- Разработка GPU-решений с использованием параллельных вычислений
- Оптимизация моделей машинного обучения для повышения производительности
- Взаимодействие с другими командами для интеграции решений