Команда разработки высокоточных цифровых дорожных карт (HD-карт) на стыке геоданных, машинного обучения и MLOps. Миссия: Обеспечить транспортным средствам пространственный интеллект, семантическое и топологическое картирование для навигации в сложных условиях. Мы ищем уверенного сеньора с лидерскими качествами и готовностью к развитию в роли играющего тренера для технического лидерства командой HD-карт и MLOps.
Технический лидер направления HD-карт
подготовься к отклику
ai-инструментыЧтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузи резюме
описание
задачи
- Управление подгруппой команды разработки, наставничество, проведение код-ревью, развитие компетенций сотрудников. Перспектива роста до полного технического лидера всей команды
- Построение и улучшение пайплайнов обработки геоданных, курирование датасетов, автоматизация подготовки данных для создания HD-карт
- Разработка и внедрение эффективных процессов обучения, валидации и развертывания ML-моделей для картографирования
- Создание и внедрение моделей машинного обучения для автоматизации процессов создания карт (обнаружение объектов, сегментация, классификация дорожной инфраструктуры)
- Формирование системы оценки точности карт, временной согласованности и масштабируемости решений
требования
- Высшее техническое образование (магистр/PhD в области компьютерных наук, электротехники или смежных областях)
- Уверенный сеньор с опытом управления подгруппой от 3-5 лет (перспектива роста до полного технического лидера)
- Опыт разработки ML/DL для картографирования, компьютерного зрения или смежных областей (5+ лет)
- Отличное знание Python, опыт работы с PyTorch
- Глубокое понимание ML-пайплайнов: от сбора данных до продакшен-развертывания
- Опыт построения и оптимизации MLOps-инфраструктуры
- Навыки работы с большими объемами данных и распределенным обучением
- Будет плюсом: Опыт работы с лидарными данными и знание C++ на базовом уровне; Понимание ГИС и обработки геоданных; Опыт с VLM и базовыми моделями для автоматической маркировки; Опыт в компьютерном зрении, топологии дорог, векторизованных картах (MapTR, BEV); Опыт оптимизации ML-моделей для реального времени (квантование, обрезка); Публикации на конференциях (CVPR, NeurIPS, ICCV и др.)
условия
- Условий в вакансии нет
навыки
Если просят выйти из iCloud, прислать код из SMS, запустить или установить что-то, перевести деньги — не соглашайся: это мошенничество.