Специалист по данным в команду ML Планера (бэкграунд в ML)
Коротко
Develops scalable infrastructure for data preparation and delivery into ML training pipelines; builds and maintains training, testing, and evaluation · Needs: Experience building infrastructure for training or operating ML models in production; Python, PyTorch, Polars, SQL, Docker, ClearML, Git, Ray, CI/CD; Spark or
Описание от работодателя
О команде:
Планирование движения автономного автомобиля и предсказание движения всех участников вокруг него - это сложная и крайне важная задача, учитывающая множество факторов. Качественно планируя и предугадывая будущее такой автомобиль сможет обеспечить комфорт пассажиров и избежать потенциальных коллизий.
Чем предстоит заниматься:
Разработка и развитие масштабируемой инфраструктуры для подготовки и доставки данных в пайплайны обучения;
Разработка и поддержка пайплайнов обучения, тестирования и оценки ML-моделей;
Оптимизация процессов обучения моделей и проведения ML-экспериментов.
Что мы ждем от кандидата:
Опыт разработки инфраструктуры для обучения или эксплуатации ML-моделей в production;
Хорошее понимание процесса обучения моделей машинного обучения и базовых принципов работы нейронных сетей;
Опыт в разработке и/или поддержке систем хранения и обработки данных в больших масштабах;
Знание классических алгоритмов и структур данных;
Уверенное владение Python и умение писать поддерживаемый, опыт работы с PyTorch, Polars, SQL, Docker, ClearML, Git, Ray, CI/CD;
Практический опыт со Spark / Ray и Airflow / Dagster.
Будет плюсом:
Опыт разработки на C++;
Опыт работы с ROS;
Опыт работы в распределёнными системами.