Аналитик-исследователь/ Data Scientist в команду нейросетевой оптимизации

Мы создаем технологии автономного вождения. У нас накоплены петабайты данных с проездов, которые нужно превратить в полезный датасет для обучения.

Твоя задача — не просто сидеть в Jupyter, а провести анализ и реализовать пайплайны для тегирования сложных дорожных ситуаций.

Чем предстоит заниматься:

• Разработка пайплайнов и эвристик: разработка пайплайнов с использованием методов математической статистики, Машинное обучение/нейросетевые модели, компьютерное зрение, большие языковые модели/визуальные языковые модели и программирования (Python, SQL) для тегирования данных;
• Пайплайны обработки данных: оборачивание разработанных алгоритмов обработки в воспроизводимые пайплайны для массовой обработки исторических и новых данных (Dagster);
• Работа с данными: организация эффективного чтения/записи результатов в S3, версионирование экспериментов и датасетов через ClearML.

Что мы ждем от кандидата:

Python & Машинное обучение & Компьютерное зрение:

• отличное знание Python, PyTorch;
• база по компьютерному зрению (детектирование, сегментация, трекинг объектов).

Работа с данными:

• опыт обработки больших объёмов данных: pandas, numpy, Scikit-learn, XGBoost, SQL или аналоги;
• опыт использования библиотек визуализации (Matplotlib, Seaborn);
• умение работать с Docker.

Инструментарий:

• опыт работы с системами трекинга экспериментов (ClearML / MLFlow);
• опыт работы с оркестраторами: Dagster;
• JupyterHub, как среда для прототипирования.

Будет плюсом:

• Машинное обучение: понимание архитектур трансформеров и опыт работы с большими языковыми моделями/визуальными языковыми моделями (CLIP, LLaVA, GPT-4V API или open-source аналоги);
• Опыт в автономном вождении: понимание сенсорики (лидар, радар, камера) и специфики данных (rosbag, pcap и т.д.);
• Инженерия данных: опыт работы с Spark для препроцессинга данных, ClickHouse/Metabase для поиска и записи данных.