Обязанности:
Evocargo создает транспорт будущего. Мы проектируем, конструируем и собираем автономные электро-грузовики, разрабатываем программное обеспечение беспилотников и низкоуровневых компонентов. Мы разрабатываем и внедряем «под ключ» автономные логистические решения полного цикла, которые уже сейчас доступны в закрытых производственных помещениях и на контролируемых территориях. У нас атмосфера технологической компании. Мы быстро разрабатываем и внедряем, получаем моментальный фидбек, постоянно улучшаем систему и процессы, исследуем сферу автономного транспорта, пишем научные статьи, обсуждаем идеи и поддерживаем друг друга. Что делает команда и кого мы ищем: Мы, отдел восприятия, отвечаем за "глаза" беспилотника. Мы работаем с данными разных сенсоров (камер, лидаров, сонаров) и строим алгоритмы и ML-модели для понимания обстановки вокруг беспилотника. Поскольку набор сценариев работы нашего беспилотника постоянно расширяется, мы непрерывно обновляем свои алгоритмы и модели систем восприятия для корректной работы в полевых условиях. Мы ищем себе в команду MLOps-инженера с Data Engineer бэкграундом для развития инфраструктуры работы как с ML-моделями, так и с данными для их обучения. Работать предстоит с разными типами данных, как изображениями, так и трехмерными облаками точек. Ключевыми задачами будут разработка и поддержка удобных пайплайнов обучения моделей и средств для обработки поступающего потока новых данных. Мы открыты к инновациям и приветствуем использование в работе современных инструментов. Если у вас есть подходящие компетенции в области обработки данных и вы так же, как и мы, хотите сделать вклад в развитие беспилотных автомобилей, мы будем рады видеть вас в команде. О тебе: Уверенное владение языком программирования Python; Опыт работы в среде Linux, включающий администрирование систем и выполнение задач, связанных с машинным обучением; Опыт разработки и внедрения конвейеров непрерывной интеграции и непрерывного развертывания (CI/CD) для автоматизации процессов разработки и развертывания; Понимание основа инженерии данных (Data Pipelines, Data lakes and Warehouses); Знание инструментов управления версиями (Git/Gitlab) и технологий контейнеризации (Docker) для эффективного управления кодом и приложениями; Базовые знания и понимание алгоритмов и процессов машинного и глубокого обучения; Будет плюсом: Навыки управления контейнерами и оркестрации приложений с использованием Kubernetes; Знание и опыт работы с реляционной базой данных PostgreSQL для управления и хранения данных; Навыки разработки и реализации процессов извлечения, трансформации и загрузки данных (ETL); Компетенции в создании конвейеров данных для автоматизации потоков данных и обеспечения их доступности для моделей машинного обучения; По задачам: Проектирование, создание и поддержка инфраструктуры для обучения нейронных сетей; Разработка и внедрение ML-конвейеров для развертывания новых моделей; Участие в выборе технологий и компонентов, используемых в проектах; Внедрение и сопровождение технических решений, обеспечивающих бесперебойную работу систем; Подготовка и поддержка технической документации для разработанных решений; Участие в разработке и оптимизации инфраструктуры для создания датасетов, обеспечивая их интеграцию с существующими ML-конвейерами; Почему вам у нас понравится: Формат работы - удалёнка/офис/гибрид. У нас уютный и продуманный офис с террасой в технопарке "Калибр" в 10 минутах пешком от м. Алексеевская; Оформление по ТК РФ, белая з/п, годовые премии; Выдаем технику для работы; ДМС со стоматологией; Корпоративные скидки на услуги и товары от разных торговых площадок, фрукты и настолки в офисе, марафоны и другие спортивные активности; Day Off - при плохом самочувствии можно поработать из дома; Возможность узнать все про мир беспилотного транспорта; Интересные задачи, нацеленные на развитие высокотехнологичных самодвижущихся транспортных средств; Мы открыто делимся фидбеком, не боимся прямо говорить о том, что сделано плохо, но при условии, что критика выражена конструктивно и с уважением к другим.Похожие вакансии
MLOps инженер/ML Platform Engineer
Договорная
Москва. Станции метро: Алексеевская
РУСАЛ, Центр подбора персонала