ML-техлид в команду планирования робота-доставщика

Ориентир по рынку≈ 154 000 – 229 000 ₽наш грубый ориентир по 199 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана

≈ 1,9 тыс.–2,8 тыс. $

🔄 ГибридMiddleПолная занятостьКорпорация

≈ 154 000 – 229 000 ₽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». Смущает только, что вакансия висит давно.

2 из 4 в норме

Висит давно: что спросить, чтобы не откликаться в пустоту

Наша компания

Роботы-доставщики — это шаг в будущее логистики и автономных технологий. Мы создаём систему, где тысячи роботов смогут самостоятельно передвигаться по городу, взаимодействовать с людьми и инфраструктурой, доставляя заказы быстро и безопасно. У вас будет редкий шанс поучаствовать в создании принципиально нового модуля робота на раннем этапе. Мы ищем техлида, который возьмёт полную ответственность за один из поддоменов, выстроит процесс и доведёт решения до флота. Мы очень любим и поддерживаем короткий цикл «идея → концепт → полигон → прод», у нас много данных и достаточно GPU для экспериментов.

О роли

На Хабре можно прочитать обзорную статью об устройстве нашего робота.

Чем предстоит заниматься

Роль лида и ведение проектов, затрагивающих несколько команд

Вы будете доводить сложные вещи до разумного логического завершения, выстраивать работу со смежными командами, повышать планку инженерной культуры, помогать в найме

Внедрение SOTA-подходов AV-планирования

Вам предстоит адаптировать перспективные подходы из статей для нашей целевой продакшен-модели на базе трансформеров. Нужно будет работать с данными: важно научиться отбирать сложные сцены с узкими проездами, большим количеством агентов около робота и т. д.

Интерпретируемость моделей

Мы ожидаем от вас идей по разработке инструментов интроспекции моделей для отладки сложных случаев и в пределе получения инструментов для промптинга поведения. При этом важно, чтобы инструменты масштабировались на флот из тысячи роботов

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML