Роботы-доставщики — это шаг в будущее логистики и автономных технологий. Мы создаём систему, где роботы смогут самостоятельно передвигаться по городу, взаимодействовать с людьми и инфраструктурой, доставляя заказы быстро и безопасно. Вас ждут захватывающие инженерные вызовы: от компьютерного зрения и навигации до распределённых систем и машинного обучения в реальном времени. Мы ищем талантливых специалистов, которые хотят работать с передовыми технологиями, видеть результат своего кода в действии и влиять на то, как роботы становятся частью повседневной жизни. Какие задачи вас ждут Улучшение алгоритмов распознавания
Мы разрабатываем эффективный Data Engine, который автоматизирует сбор, отбор и разметку данных, снижая затраты и ускоряя цикл улучшений
Мы не ограничиваемся только совершенствованием существующих решений — мы исследуем новые подходы восприятия и понимания мира роботом
Мы ожидаем, что вы будете активно предлагать и проверять смелые идеи, которые могут радикально повысить эффективность и надёжность наших роботов
Задачи
Senior DL Perception Engineer
Вам предстоит развивать и улучшать нейросетевые алгоритмы компьютерного зрения в областях 2D-, 3D-распознавания и трекинга
Вы будете выдвигать гипотезы, проводить эксперименты с использованием накопленных данных, анализировать результаты с помощью существующих и новых метрик качества
Разработка и улучшение двигателя данных
Чем больше и разнообразнее данные — тем лучше становятся модели
Вам предстоит работать над инструментами и алгоритмами, которые повышают качество и скорость разметки (в том числе с участием внешних аннотаторов), а также обеспечивают максимальную отдачу от каждого нового примера данных
Разработка экспериментальных технологий
Вы будете участвовать в исследовании фундаментальных моделей, изучении end-to-end-подходов и интеграции новых архитектур в систему восприятия робота
Оптимизация моделей
Все наши модели работают прямо на борту робота — в реальном времени и в условиях ограниченных ресурсов
Поэтому мы ожидаем, что любые новые решения будут не только точными, но и достаточно производительными для исполнения на роботе
Вам предстоит решать задачи оптимизации на разных уровнях: от архитектурных решений и эффективного написания кода до разработки кастомных операций под TensorRT и других средств ускорения инференса
Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML
Требования
Прекрасно ориентируетесь в мире прикладного компьютерного зрения: хорошо знаете теорию и методы работы с задачами CV, успешно их применяли и добивались практических результатов
Хорошо знакомы с линейной алгеброй, теорией вероятностей и проективной геометрией
Встраивали CV- и ML-решения в продукты
Работали PyTorch, хорошо разбираетесь в особенностях параллельных вычислений, пишете эффективный GPU-код
Программируете на Python или C++
Умеете выполнять сложные задачи в сжатые сроки
Способны объяснять свои решения и отстаивать их перед оппонентами
Умеете работать в команде
Ответственны и организованны
От 3 лет
Ваша цель — создавать и внедрять архитектуры, которые способны точно и компактно описывать окружающий мир робота-доставщика
Будет плюсом
Решали задачи детекции и трекинга объектов в 2D или 3D
Работали с сенсорами, отличными от камер: лидарами, радарами
Знакомы с TensorRT, ускорением нейронных сетей, квантизацией, имеете опыт написания кастомных операций
Участвовали в соревнованиях по искусственному интеллекту или спортивному программированию
Условия
Гибридный
Паспорт вакансии
История публикации
Появилась в Вакандии26 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели сегодня
Среди похожихНет данных198 из 30 · у похожих вакансий почти одинаковый возраст — сравнивать нечего
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
ГрейдSeniorвычитано из текста вакансии
Формат работыГибридвычитано из текста вакансии
Географияне указана
Зарплата≈ 330 000 RUB в месяцнаша оценка, в вакансии не названа
Почему на этом месте в выдаче
Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки753 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки работодателя нет, показана наша оценка
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
Тип источника
Карьерный сайт работодателя
Найдено публикаций
1
Посмотреть публикации и даты
careerОсновная публикация · 2026-02-18
Я
Работодатель
Яндекс
50 активных вакансий · вилка работодателя указана в 2%