Ежедневно миллионы людей пользуются Яндекс Картами, чтобы сориентироваться на местности или добраться из точки А в точку Б пешком, на автомобиле или общественном транспорте. Чтобы поддерживать актуальность карты, нам нужно следить за изменениями в реальном мире, собирать достоверные сигналы с местности, интерпретировать их и в результате обновлять карту.
Изменения происходят по разным причинам:
* дорожные службы планово изменили схему движения и установили дорожный знак или изменили разметку дорожного полотна;
* движение по мосту перекрыли из-за аварии;
* жители дома установили шлагбаум на въезде во двор;
* кто-то построил новый дом;
* сменилась вывеска на фасаде дома, потому что открылось новое кафе.
Ключевая цель нашей команды — сократить время между изменениями в реальном мире и их отображением на карте. Чтобы достичь этого, мы используем ML для обнаружения изменений по GPS-трекам, детектирования объектов дорожной инфраструктуры на фотографиях, интерпретации собранных данных и внесения изменений в карту.
У нас сильная команда, которая уже автоматизировала несколько постоянно действующих процессов. Например, мы создали процесс по добавлению на карту новых домов по спутниковым снимкам.
Обязанности:
Развитие системы обнаружения изменений в дорожной инфраструктуре
Вам предстоит развивать систему, которая помогает по фотографиям, GPS-трекам, сообщениям в интернете выявлять появление и исчезновение дорожных знаков, изменение дорожной разметки, открытие и перекрытие дорог.
Разработка системы автоматического обнаружения ошибок в карте
Нужно будет разработать систему валидации согласованности данных карты и ground-truth-источников (фотографий, спутниковых снимков).
Создание copilot-режима в редакторе карты
Вы будете создавать механизмы, которые ускорят внесение правок в карту за счёт автоматической суммаризации контекста и умных подсказок.
Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend
Ключевые навыки:
- Знаете С++, Python
- Хорошо понимаете принципы машинного обучения и применяли его на практике
