ML‑разработчик в бригаду сложных сценариев (группа обучения с подкреплением)

Ориентир по рынку≈ 178 000 – 252 000 ₽наша приблизительная оценка по 141 вакансии этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

≈ 2,2 тыс.–3,1 тыс. $

🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация

≈ 178 000 – 252 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Объявление живое, и что за работа, понятно из текста.

3 из 4 в норме

Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться

Наша компания

Планирование движения — одна из самых сложных задач в сфере автономных технологий. Мы экспериментируем с большими генеративными моделями, чтобы предсказывать, как будет двигаться автомобиль. Траектория должна быть безопасной для всех участников движения, комфортной для пассажира и позволять автомобилю доехать до конечной точки маршрута. Мы хотим улучшить модель, чтобы она лучше справлялась с новыми дорожными ситуациями. Для этого исследуем новые алгоритмы RL‑обучения, экспериментируем с наградами и работаем с данными. В том числе развиваем направление сложных и редких сценариев для обучения ML

О роли

Вам предстоит не только изучать статьи и пробовать разные подходы, но и внедрять собственные разработки в пайплайн движения автомобиля. Вы сможете увидеть, как ваша работа улучшает качество технологии.

Чем предстоит заниматься

Разработка алгоритмов

Вы будете разрабатывать алгоритмы, которые генерируют синтетические дорожные сценарии для ML‑планера. При этом предстоит изучить много материалов, придумать разные подходы и разобраться, как их воплотить в жизнь

Исследование методов работы с агентами

Вы будете экспериментировать с разными подходами, в том числе с reinforcement learning и диффузионными моделями (diffusion models), чтобы изменить поведение агентов или добавить новых на сцену и создавать синтетический контент

Улучшение RL‑обучения

Не только создавать качественную синтетику, но и обучать модели на ней. Важно найти баланс между синтетическими и реальными данными, а также понять, как улучшать обучение при добавлении сцен без Ground Truth водителя

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML