Руководитель группы ML-симуляции автопилота в Автономный транспорт Отклик на сайте компании
Ключевые критерии качества автономного автомобиля — безопасность, комфорт и эффективность. Для их измерения мы в Яндексе разработали систему симуляции: она позволяет анализировать поведение авто в виртуальном окружении и оценивать влияние внешних и внутренних факторов на поведение машины.
Мы отвечаем за то, чтобы технологии симуляции сенсоров — реконструкция локаций, синтез данных камер и лидаров — были по-настоящему встроены в closed-loop-симуляцию и доведены до приёмок в продакшене. Мы опираемся на наработки смежных команд по 3D-реконструкции и синтезу сенсоров и превращаем их в надёжный инструмент тестирования автопилота.
Какие задачи вас ждут
Управление командой
Вы будете руководить командой разработчиков и ML-инженеров: ставить цели, декомпозировать их в задачи и вести от постановки до внедрения в продакшен. Также вы определите приоритеты развития симулятора: какие сенсорные эффекты и сценарии моделировать в первую очередь и как сочетать интеграцию готовых решений с собственной алгоритмической генерацией.
Встраивание симуляции сенсоров в closed-loop-симуляцию
Симулятор должен реалистично генерировать данные камер и лидаров, чтобы поверх них работал полноценный perception автопилота в closed loop. Вы будете встраивать в пайплайн решения по 3D-реконструкции локаций и синтезу сенсоров, отвечать за их стабильность и производительность в продакшене, а также за достоверность симуляции на уровне perception автопилота. Сюда же — выстраивание процессов валидации новых сигналов и возможностей автопилота в симуляции.
Воспроизводимость CL-симуляции с сенсорами
Цель — чтобы автопилот, читающий синтетические сенсоры, принимал те же решения, что и в аналогичной ситуации в реальности. Для этого нужно развивать собственную алгоритмическую генерацию сенсорных данных: IMU, телеметрии автомобиля, лидара. Сюда же — моделирование рельефа и дорожного покрытия с корректным отражением на всех сенсорах, включая IMU и камеры. Отдельное направление — полностью синтетические сцены, созданные в редакторе или сгенерированные LLM-агентом.
Реалистичность мира: ассеты, LOD и перформанс
Вы будете отвечать за назначение ассетов и LOD агентам в симуляторе. Мир должен быть реалистичным во всех деталях, включая артефакты сенсоров: rolling-shutter, влияние погодных условий и другие эффекты, воздействующие на восприятие. Отдельный фокус — перформанс: какие ассеты хранятся в памяти и подгружаются в рантайме, чтобы симуляции оставались быстрыми и масштабируемыми.
Кросс-функциональная работа
Симулятор — важнейший инструмент разработки, тестирования и приёмки ПО автономного транспорта. Вы будете собирать и приоритизировать заказы команд разработки: решать их силами своей команды или передавать смежным, управляя ожиданиями по точности системы и внедрению новых фич. Приоритет — воспроизведение сложных для автопилота дорожных ситуаций, чтобы находить и устранять их причины.
Мы ждём, что вы
- Управляли командой бэкенд- или ML-разработчиков
- Занимались промышленной разработкой на C++
- Внедряли ML-модели в продакшен и готовы разбираться в новых архитектурах и областях
- Умеете доводить исследовательские наработки до продакшена: ставить требования, принимать решения, отвечать за стабильность и производительность
- Готовы работать руками на этапе прототипирования и проверки гипотез, в том числе писать исследовательский код и анализировать результаты
- Умеете критически оценивать результаты и видеть потенциальные проблемы решений
- Не боитесь браться за нерешённые задачи и готовы доводить свои идеи до продакшена
Будет плюсом, если вы
- Работали с симуляторами или робототехническими платформами (ROS, Gazebo, CARLA, NVIDIA Isaac Sim и др.)
- Имели дело с симуляцией сенсоров, perception-подсистемами, 3D-реконструкцией (в том числе 3DGS) или генеративными моделями для синтеза данных
- Понимаете, как устроены сенсоры и телеметрия автономного транспорта: камеры, лидары, IMU, нагрузка на оси, скорости вращения колёс
- Знаете правила дорожного движения, водили автомобиль или мотоцикл
Бенефиты работы в Яндексе
AI-инструменты
Компенсация от 100М токенов для ваших экспериментов и оптимизации рутины.
Доступ к передовым моделям для ежедневной работы.
Расширенная медицинская страховка начинает работать с первого месяца в Яндексе. В неё входят:
Базовые услуги
Плановая помощь и неотложная за рубежом, страхование от несчастных случаев для любителей активного отдыха и лечение критических заболеваний.
Ментальное здоровье
Врачи в клиниках по ДМС, онлайн-консультации с психологами. А также психотерапия в офисах, где есть кабинет психотерапевта.
Ежегодные чекапы
Мы за превентивную заботу о здоровье, поэтому по ДМС можно проходить чекапы и регулярно вакцинироваться.
Больничный
30 дней в году оплачиваются — вы получите полную зарплату, как будто не болели.
Стоматология
Плановые процедуры, профессиональная чистка и экстренная помощь за рубежом.
Коррекция зрения
После года работы ДМС покрывает коррекцию зрения и хирургическое лечение косоглазия.
Терапевты в офисах
Если почувствовали себя неважно, можно обратиться в кабинет врача-терапевта, такие есть во всех крупных офисах Яндекса.
Ведение беременности и роды
Оплачиваем ведение беременности и роды для сотрудниц и жён сотрудников, которые с нами более двух лет.
Страховка для родственников по системе 80/20: мы оплачиваем 80% стоимости ДМС для детей и супругов, вы — остальные 20%. В страховку входит всё то же самое, что и у вас.
Требуемые навыки и допуски
- Python
- C++
