Федеральное автономное учреждение Государственный Научно-Исследовательский Институт Авиационных Систем

Разработчик нейросетевых алгоритмов / ML Engineer

Не указана
  • Москва
  • Полная занятость
  • Полный день
  • От 1 года до 3 лет
  • 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.