Хотите, чтобы ваш код управлял реальными роботами уже завтра? Наши роботы-доставщики катаются по разным районам Москвы, в городе Мурино (Ленинградская область) и в Иннополисе. Мы очень любим и поддерживаем короткий цикл «идея → концепт → полигон → прод», у нас правда много данных и достаточно GPU для экспериментов. Присоединяйтесь! Наша команда отвечает за мозг движения робота-доставщика: от понимания сцены и предсказания динамики до генерации траектории. Наша стратегия — сочетать разработку трансформеров с R&D-подходами на базе LLM- или DriveGPT-стека и оптимизировать их под ограничения бортовых ресурсов робота-доставщика. На «Хабре» можно прочитать обзорную статью об устройстве нашего робота-доставщика.

Обязанности:

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
Вам предстоит разрабатывать RL-based-пайплайны (PPO, GRPO, DPO), строить reward-модели, собирать датасеты в симуляторе, минимизировать sim-to-real gap. Интерпретируемость моделей
Нужно будет предлагать идеи по разработке инструментов интроспекции моделей — как для отладки сложных случаев, так и для получения технологий промтинга поведения. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

Ключевые навыки:

  • Работали с PyTorch
  • Встраивали ML-решения в реальные продукты
  • Имеете большой опыт работы с DL, трансформерами, генеративными моделями

Дополнительные требования:

  • Разрабатывали и внедряли AV ML-решения, владеете технологиями Imitation и Reinforcement Learning, SLAM, Motion Planning
  • Занимались робототехникой (знакомы со словами ROS, Jetson, «сенсорсет»)
  • Участвовали в соревнованиях по ML или программированию: ACM ICPC, Codeforces, Topcoder, Kaggle и т. д.
  • Умеете писать промышленный код на С++