
Федеральное автономное учреждение Государственный Научно-Исследовательский Институт Авиационных Систем
Разработчик нейросетевых алгоритмов / ML Engineer
- Python
- PyTorch
- Machine Learning
- Deep Learning
- SLAM
- Docker
- Git
- VSLAM
- CNN
- ORB-SLAM
- Rational Rose
- 3D Reconstruction
- Robotics
- Computer Vision
- Trajectory Prediction
- Trajectory Planning
- LIDAR
Подразделение "Искусственного интеллекта и анализа данных" ищет новых сотрудников для участия в новых амбициозных проектах.
Мы практически с самых истоков занимаемся AI и глубоким обучением, выполняем проекты по анализу данных, биометрии, видеоаналитике, робототехнике, основанные на разработке и обучении архитектур нейронных сетей. Наше подразделение является основным разработчиком нейросетевых решений как для крупнейших коммерческих, так и для государственных заказчиков.
Имеется собственный и арендуемый кластер.
Возможен быстрый рост заработной платы при условно низком старте и достижении существенных успехов.
В обязанности будет входить:
- Поддержка текущих алгоритмических решений;
- Покрытие кода unit-тестами;
- Проведение code review;
- Разработка методологий и архитектур для ML/DL;
- При желании встраивание алгоритмических решений в конечные продукты с использованием известных инференс-фреймворков (TensorRT, OpenVino, Mace/MNN);
- Разработка алгоритмов построения модели местности по данным видеокамер и лидара (SLAM);
- Разработка алгоритмов определения собственного положения и ориентации на основе данных с GNSS, IMU, видеокамер и лидара (SLAM).
Требования к кандидату:
-
Высшее образование в области математики, информатики или смежных дисциплин;
-
Хороший уровень Python (ООП; знания паттернов проектирования и антипаттернов);
-
Опыт работы c PyTorch (предпочтительно) или другими фреймворками машинного обучения;
-
Понимание принципов работы современных алгоритмов машинного обучения (Machine Learning);
-
Навыки работы с системами контроля версий (Git);
-
Знание математической статистики и теории вероятностей;
-
Умение самостоятельно проводить исследования и технический анализ;
-
Умение разбираться в чужом коде и использовать чужие наработки.
Плюсом является:
- Опыт работы c PyTorch (предпочтительно) или другими фреймворками машинного обучения;
- Опыт работы с Docker, Docker Compose;
- Опыт написания unit- или иных тестов и документации;
- Приветствуется опыт в разработке ROS (надстройка над ОС для роботов) и DDS (протокол).
Условия:
- Офисный формат работы, плавающее начало рабочего дня;
- Оформление по ТК РФ;
- ДМС со стоматологией после окончания испытательного срока;
- Бронирование от мобилизации;
- Возможности для профессионального развития;
- Командная работа, общение и обмен опытом;
- Дружный и творческий коллектив;
- Спортзал, спортивные секции, тренажерный зал на территории;
- Дотационная столовая;
- Детский сад.