ML-архитектор (Cистемы восприятия)
Описание
Evocargo создает транспорт будущего. Мы проектируем, конструируем и собираем автономные электрогрузовики, а также разрабатываем программное обеспечение для беспилотников и низкоуровневых компонентов.Мы реализуем автономные логистические решения полного цикла «под ключ», которые уже сейчас доступны на контролируемых территориях.Наш следующий вызов — масштабировать успех и вывести беспилотные решения на новый уровень: дороги общего пользования. Мы не начинаем с нуля — у нас есть рабочий и отлаженный софт, сильная команда и четкое видение цели. Что делает команда и кого мы ищем:Отдел восприятия отвечает за «глаза» нашего беспилотного автомобиля. Наша работа охватывает полный цикл: от сбора данных и обучения нейросетей для детекции и сегментации до их эффективного инференса и разработки классических алгоритмов восприятия. Сегодня мы активно работаем с камерами и лидарами, а в будущем планируем начать работу с радарами, чтобы создать еще более надежную мультимодальную систему.Ищем ML-архитектора систем восприятия. Это горизонтальная экспертная роль — центр компетенций, технический авторитет, который задает стандарты и помогает всем направлениям двигаться в одну сторону.Вам предстоит: Проектировать архитектуру восприятия беспилотного автомобиля для задач детектирования, сегментации, трекинга и предикции с учетом ограничений бортового инференса; Формировать долгосрочный план развития ML-системы: от текущего состояния до масштабирования на дороги общего пользования; Согласовывать интерфейсы ML-системы с командами внутри отдела (runtime, data infrastructure), а также со смежными командами автопилота; Формировать требования к сбору и разметке данных для всех доменов; Выстраивать MLOps-практики: стандарты оценки качества моделей, требования к инфраструктуре данных, а также определять подходы к обновлению и дообучению моделей, включая автоматизацию этих процессов; Формировать требования к серверным вычислительным ресурсам для обучения. От будущего коллеги мы ждем: 5+ лет опыта в ML/CV, включая работу с реальными production-системами; Глубокая экспертиза в архитектурах нейросетей: object detection, segmentation, tracking, sensor fusion; Уверенное владение Python и PyTorch, понимание инференса и оптимизации (TensorRT, ONNX); Опыт проектирования ML-пайплайнов: от сбора данных до деплоя и мониторинга; Способность работать в горизонтальной экспертной роли без прямого управления людьми. Будет плюсом: Опыт работы в сфере автономного транспорта или робототехники; Опыт работы с облаками точек (point clouds), знание современных DL-методов для LiDAR; Знание C++ для понимания рантайм-ограничений; Понимание требований функциональной безопасности (ISO 26262, SOTIF). Почему вам у нас понравится: Формат работы - офис/гибрид/удалёнка. Офис у нас уютный, продуманный и с террасой. Находится в технопарке "Калибр" в 10 минутах от м. Алексеевская. Возможность узнать все про мир беспилотного транспорта; Оформление по ТК РФ; Аккредитованная ИТ-компания ДМС со стоматологией; Интересные задачи, нацеленные на развитие высокотехнологичных самодвижущихся транспортных средств; Мы открыто делимся фидбеком, не боимся прямо говорить о том, что сделано плохо, но при условии, что критика выражена конструктивно и с уважением к другим.