ML-техлид (Motion Planning) Москва, офис team lead Наша команда отвечает за мозг движения робота-доставщика: от понимания сцены и предсказания динамики до генерации траектории. Наша стратегия — сочетать разработку компактных production-ready трансформеров с R&D-подходами на базе LLM- или DriveGPT-стека для следующего поколения роботов-доставщиков. У вас будет редкий шанс поучаствовать в создании принципиально нового модуля робота-доставщика на раннем этапе. Мы ищем техлида, который возьмёт на себя полную ответственность за один из поддоменов, выстроит процесс и доведёт решения до флота. Какие задачи вас ждут Управление командой и ведение кросс-командных проектов Вам предстоит доводить сложные задачи до разумного логического решения, выстраивать работу со смежными командами, повышать планку инженерной культуры, помогать с наймом. Внедрение SOTA-подходов Вы будете регулярно изучать новейшие подходы, такие как Wayformer, PlanTF, MotionLM, DriveGPT4, Diffusion Planner, и адаптировать их для продакшн-пригодных решений. Улучшение моделей с помощью RL Нужно разрабатывать RL-based-пайплайны (PPO, GRPO, DPO), строить reward-модели, собирать датасеты в симуляторе, понимать наш Sim-to-Real Gap. Интерпретируемость моделей Предстоит предлагать идеи по разработке инструментов интроспекции моделей, чтобы отлаживать сложные случаи и получать инструменты для промптинга поведения. Мы ждем, что вы • Были техлидом или ментором в ML с измеримыми результатами и запуском продсистем • Имеете большой опыт работы с DL, трансформерами или генеративными моделями • Работали с PyTorch • Встраивали ML-решения в реальные продукты Будет плюсом, если вы • Разрабатывали и внедряли AV-ML-решения, владеете технологиями Imitation и Reinforcement Learning, SLAM, Motion Planning • Занимались робототехникой, знакомы с понятиями ROS, Jetson, «сенсорсет» • Участвовали в соревнованиях по ML или программированию: ACM ICPC, Codeforces, Topcoder, Kaggle и т. д. • Умеете писать промышленный код на С++ С нас как всегда: помимо интересных задач — ДМС, развитие, спорт, скидки и пр. Узнать подробнее и откликнуться или пишите Елизавете @elizavetazhiv
ML-техлид (Motion Planning) Москва, офис team lead Наша команда отвечает за…
0 viewsОткрыть в Telegram →
Из этого канала
- #4867Привет! Хочу поделиться свежим проектом от Щи Продакшен — сегодня у нас релиз…
Привет! Хочу поделиться свежим проектом от Щи Продакшен — сегодня у нас релиз «Алтайский рубеж» 🚙🌄 Это открывающий ролик для Дилерского совета Авто.ру —…
- #4874Evolution Strategies at Scale: LLM Fine-Tuning Beyond Reinforcement Learning…
Evolution Strategies at Scale: LLM Fine-Tuning Beyond Reinforcement Learning https://arxiv.org/abs/2509.24372 https://www.alphaxiv.org/ru/overview/2509.24372v1
- #4875Optimal Scaling Needs Optimal Norm https://arxiv.org/abs/2510.03871
Optimal Scaling Needs Optimal Norm https://arxiv.org/abs/2510.03871
- #4865No Prompt Left Behind: Exploiting Zero-Variance Prompts in LLM Reinforcement…
No Prompt Left Behind: Exploiting Zero-Variance Prompts in LLM Reinforcement Learning via Entropy-Guided Advantage Shaping https://arxiv.org/abs/2509.21880
- #4864https://huggingface.co/datasets/revyu/financepostsruextracted делаю датасет для…
https://huggingface.co/datasets/revyu/financepostsruextracted делаю датасет для data mining финанс каналов плюс по жизни скучно ищу крутых чюваков