Вакансии navio: работа в IT и digital

О команде:

Наша команда разрабатывает инструмент для тестирования автономной технологии - симулятор. Нам нужно достичь максимальной реалистичности нашего виртуального мира с точки зрения физики, качества изображения, данных с сенсоров и просто поведения окружающих объектов.

Мы ищем ML/DL инженера в команду симулятора - наша задача построить единый продукт валидации технологии автономного вождения на разных уровнях, в том числе на интеграционном, когда запускаются системы распознавания. Для этого нам необходимо добиться максимальной реалистичности данных с сенсоров - лидаров, камер и радаров.

Чем предстоит заниматься:

• Исследование и разработка методов 3D-реконструкции и нейронного рендеринга на основе Gaussian Splatting / NeRF и смежных подходов;
• Разработка методов novel view synthesis для генерации изображений с виртуальных положений и траекторий камеры;
• Работа с динамическими сценами: движущимися автомобилями, пешеходами и другими объектами;
• Работа с мультимодальными данными автономного автомобиля: камеры, LiDAR, в перспективе radar;
• Разработка и обучение диффузионных моделей img2img и video2video;
• Участие в code review, составлении документации и других активностях отдела и оптимизация inference/training pipeline по скорости, памяти и качеству реконструкции;
• Взаимодействие с другими подразделения для решения поставленных задач (разметка данных, интеграция решений и т.д.).

Что мы ждем от кандидата:

• Уверенное знание PyTorch и опыт самостоятельной разработки и обучения DL-моделей;
• Хорошее понимание современных архитектур компьютерного зрения: CNN, Transformers, diffusion models;
• Понимание основ 3D computer vision: системы координат, camera models, intrinsic/extrinsic calibration, проекции и преобразования;
• Хорошее знание Python и базовое понимание Linux/Git/Docker, понимание методов оценки image/video generation: PSNR, SSIM, LPIPS, FID/FVD и perceptual metrics.

Будет плюсом:

• Опыт работы с 3D Gaussian Splatting, dynamic Gaussian Splatting, NeRF и neural rendering;
• Знание CUDA / C++ и опыт оптимизации GPU workloads;
• Публикации или практический исследовательский опыт в областях 3D-реконструкция, нейронный рендеринг, генеративные модели, автономное вождение.
• Опыт работы с большими моделями (VLM/LLM/диффузионные модели).

• Управлять командой аналитиков, вести техническое менторство, участвовать в найме, формировать и декомпозировать задачи;
• Много взаимодействовать с заказчиками в разных частях бизнеса;
• Создать систему аналитики в разных частях бизнеса (от технологии до продукта) и превратить ее в работающий пайплайн - от сбора данных до дэшборда и принятия решения на основе метрик;
• Глубоко погружаться в технологию бизнеса и анализировать, буквально, всё - от необходимых зон для накатов, качества распознавания до оценки того, как отдельные фичи для ML влияют на общее качество движения автономного транспорта.

• Опыт руководства командой аналитиков от 2 лет - постановка задач, планирование загрузки, оценка сроков, взаимодействие с большим числом заказчиков;
• Аналитическое мышление: декомпозиция сложных задач, выявление взаимосвязей, отделение важного от второстепенного, умение вскрывать истинную потребность бизнеса и пользователя за формальным запросом;
• Умение создавать систему метрик, влиять на бизнес через аналитику;
• Умение проводить эксперименты, в том числе глубокое понимае AB-тестов и понимание его границ применимости;
• Навыки программирования на Python и SQL и проведения код-ревью;
• Конкретные успешные примеры внедрения в бизнес-деятельность эффективных метрик.

Чем предстоит заниматься:

• Разработка и доработка конфигураций в системах 1С: ERP, Документооборот 2.5, УАТ/WMS;
• Администрирование кластера серверов 1С, MS SQL Server и IIS;
• Разработка HTTP-сервисов (GET/POST/PUT) для обмена данными со сторонними системами в форматах JSON, XML, TXT, PDF, XLS через прямое подключение и промежуточные файлы;
• Поддержка пользователей: решение ошибок и задач при работе в 1С;
• Мониторинг производительности ПО, регламентное обслуживание инфраструктуры 1С, развертывание тестовых и демонстрационных баз;
• Настройка подключаемого оборудования (сканеры ШК, ТСД, принтеры этикеток) и ведение инструкций в Confluence.

Что ждем от кандидата:

• Разработка на платформе 1С:Предприятие 8 (оперативный, бухгалтерский учет, производство) от 3 лет;
• Работа с СКД, БСП, БПО, ТЖ, ТНФ. Разработка в 1С: Документооборот 2.5;
• Интеграция 1С по API и COM со смежными системами;
• Администрирование кластера 1С и MSSQL;
• Знание бухгалтерского регламентированного учета (1С Бухгалтерия);
• Работа с расширениями и хранилищем конфигурации;
• Аналитические способности, пунктуальность, исполнительность, умение самостоятельно разобраться в задаче.

Будет плюсом:

• Опыт работы в логистике и/или поддержки модуля УАТ/WMS;
• Опыт написания прямых запросов MSSQL и PostgreSQL;
• Опыт интеграции 1C с Jira, Elastic, Grafana, Elma;
• Доработка обработки ЭДО Диадок;
• Наличие сертификатов 1C:Специалист.

О команде:
Команда разработки высокоточных цифровых дорожных карт (HD-карт) на стыке геоданных, машинного обучения и MLOps.

Миссия:
Обеспечить транспортным средствам пространственный интеллект, семантическое и топологическое картирование для навигации в сложных условиях.

Ключевые задачи:

• Техническое лидерство: Управление подгруппой команды разработки, наставничество, проведение код-ревью, развитие компетенций сотрудников. Перспектива роста до полного технического лидера всей команды;
• Оптимизация инфраструктуры данных: Построение и улучшение пайплайнов обработки геоданных, курирование датасетов, автоматизация подготовки данных для создания HD-карт;
• Оптимизация ML-пайплайнов: Разработка и внедрение эффективных процессов обучения, валидации и развертывания ML-моделей для картографирования;
• Разработка ML-детекторов: Создание и внедрение моделей машинного обучения для автоматизации процессов создания карт (обнаружение объектов, сегментация, классификация дорожной инфраструктуры);
• Разработка метрик: Формирование системы оценки точности карт, временной согласованности и масштабируемости решений;

Что мы ждем от кандидата:

• Высшее техническое образование (магистр/PhD в области компьютерных наук, электротехники или смежных областях);
• Уверенный сеньор с опытом управления подгруппой от 3-5 лет (перспектива роста до полного технического лидера);
• Опыт разработки ML/DL для картографирования, компьютерного зрения или смежных областей (5+ лет);
• Отличное знание Python, опыт работы с PyTorch;
• Глубокое понимание ML-пайплайнов: от сбора данных до продакшен-развертывания;
• Опыт построения и оптимизации MLOps-инфраструктуры;
• Навыки работы с большими объемами данных и распределенным обучением;
• Лидерские качества, готовность к развитию в роли играющего тренера.

Будет плюсом:

• Опыт работы с лидарными данными и знание C++;
• Понимание ГИС и обработки геоданных;
• Опыт с VLM и базовыми моделями для автоматической маркировки;
• Опыт в компьютерном зрении, топологии дорог, векторизованных картах (MapTR, BEV);
• Опыт оптимизации ML-моделей для реального времени (квантование, обрезка);
• Публикации на конференциях (CVPR, NeurIPS, ICCV и др.).

О команде:

Наша команда разрабатывает инструмент для тестирования беспилотной технологии - симулятор. Нам нужно достичь максимальной реалистичности нашего виртуального мира с точки зрения физики, качества изображения, данных с сенсоров и просто поведения окружающих объектов.

Мы ищем единомышленника, который хорошо разбирается в С++, готов работать с математическими задачами в области линейной алгебры и аналитической геометрии (вектора в пространстве) и часть времени писать код на Python.

У нас в команде есть возможность попробовать себя в алгоритмических, архитектурных, инфраструктурных и научно-исследовательских задачах, поработать с рендерами, пайплайном беспилотной технологии, физическими движками и игровым архитектурным паттерном.

Чем предстоит заниматься:

• Развитие ядра симулятора и инструментов вокруг него на C++ и Python;
• Интеграция с основным стеком автономной технологии (данные, интерфейсы, форматы, запуск, совместимость);
• Реализация алгоритмов подсчета метрик качества/сходимости/валидности симуляции, управления агентами и симуляционной средой;
• Разработка сервисов автоматической генерации сценариев.

Что мы ждем от кандидата:

• Высшее техническое образование;
• Уверенное знания C++ (17), базовое владение Python;
• Знание классических алгоритмов и структур данных;
• Опыт разработки под Linux;
• Базовое знание линейной алгебры (вектора, системы координат) и в целом готовность работать с математикой.

Будет плюсом:

• Знакомство и опыт работы с ROS2, pytest, Kafka, Clickhouse;
• Опыт в ML;
• Понимание архитектуры ECS;
• Знание популярных паттернов проектирования;
• Опыт в разработке моделей динамики и физики автомобиля.

Чем предстоит заниматься:

Управление ML-инфраструктурой:

• Администрирование и развитие систем оркестрации экспериментов и обучения моделей;
• Поддержка и развитие сервисов для управления ML workflows;
• Работа с системами версионирования данных и моделей;
• Мониторинг и поддержка систем инференса моделей.

DevOps и автоматизация:

• Развертывание и поддержка ML-сервисов в контейнеризованной среде;
• Настройка CI/CD процессов для ML-проектов;
• Мониторинг инфраструктуры и производительности ML-систем;
• Автоматизация развертывания и управления ML-пайплайнами.

Разработка и стандартизация:

• Участие в разработке внутренних инструментов для упрощения MLOps процессов;
• Создание документации и регламентов для работы с ML-артефактами;
• Поддержка распределенного обучения моделей.

Что мы ждем от кандидата:

• Опыт работы с MLOps инструментами (ClearML, MLflow, Kubeflow или аналогичными) от 1 года;
• Уверенное владение Python для разработки сервисов и автоматизации;
• Опыт работы с контейнеризацией и оркестрацией (Docker, Kubernetes);
• Опыт работы с GPU инфраструктурой в kubernetes;
• Понимание CI/CD процессов и опыт их настройки;
• Хорошее процессов понимание машинного обучения и жизненного цикла ML-моделей;
• Опыт разработки веб-сервисов и API;
• Знание Linux и навыки системного администрирования.

Будет плюсом:

• Опыт работы с системами версионирования данных;
• Понимание принципов работы современных ML-моделей;
• Опыт настройки систем мониторинга;

• Опыт работы с фреймворками глубокого обучения.

Каждый день наши автономные машины собирают терабайты данных, которые мы собираем и анализируем для улучшения и тестирования нашего ПО. Мы ищем человека, который поможет нам в этой задаче и будет заниматься разработкой пайплайнов обработки данных и добавлять в них новый функционал.

Вакансия подразумевает работу с большими объемами технических данных с использованием SQL, Dagster, Spark и polars/pandas где объемы данных позволяют.

Чем предстоит заниматься:

• Разработка пайплайнов обработки данных
• Формирование витрин с метриками
• Постановка на регламент алгоритмов расчета метрик функций беспилотного вождения

Что мы ждем от кандидата:

• Разработка на языке Python
• Хорошее знание SQL (на уровне джойнов и оконных функций)
• Был опыт обработки данных с использованием Python (Pandas/Polars)
• Знакомство со Spark и Airflow

Будет плюсом:

• Опыт работы с Clickhouse

• Опыт работы с Airflow/Luidgi/Dagster

Чем предстоит заниматься:

• Участие в развитии процесса тестирования автономных технологий;
• Описание тестовой модели, заведение дефектов и репортов по результатам тестирования;
• Автоматизация тестирования автономных технологий и систем.

Что мы ждем от кандидата:

• Высшее техническое образование;
• Понимание теории тестирования;
• Уверенное владение терминалом Linux;
• Понимание принципов работы Docker;
• Начальные навыки программирования на Python;
• Базовые знания принципов работы автомобиля и опыт его управления;
• Желание общаться с коллегами и навыки четкого формулирования задач.

​​​​​​

О команде:

Планирование движения автономного автомобиля и предсказание движения всех участников вокруг него - это сложная и крайне важная задача, учитывающая множество факторов. Качественно планируя и предугадывая будущее такой автомобиль сможет обеспечить комфорт пассажиров и избежать потенциальных коллизий.

Мы ищем опытного Специалиста с глубокими знаниями в области нейронных сетей, математики и статистики.

Чем предстоит заниматься:

• Выдвижение гипотез;
• Работа с данными;
• Работа с архитектурой модели, выдвижение идей по внесению изменений;
• Анализ результатов экспериментов, проведенных на реальном автономном автомобиле.

Что мы ждем от кандидата:

• Опыт обучения нейросетевых моделей и интеграции ML-модели в production-среду;
• Уверенное знание и применение архитектуры Transformer, умение писать качественный код на Python, опыт работы с PyTorch;
• Глубокие знания теоретических основ нейронных сетей, методов машинного обучения и понимание классических алгоритмов и структур данных;
• Навык чтения статей об ML, контроль за развитием этой области и опыт работы с AI-агентами;
• Умеете выдвигать гипотезы и выстраивать эксперименты для их проверки.

Будет плюсом:

• Опыт работы с Cuda;
• Опыт с TensorRT и оптимизацией производительности;
• Знание С++ / ROS.

Чем предстоит заниматься:

• Разработка метрик производительности софта беспилотника;
• Анализ производительности и оптимизация кода беспилотника самостоятельно и совместно со смежными командами;
• Оптимизация ПО под целевые архитектуры;
• Исследование существующих инструментов отладки и анализа производительности и их интеграция в dev и prod окружения;
• Расследование инцидентов связанных производительностью.

Что мы ждем от кандидата:

• Уверенное владение C++11;
• Понимание OS Linux на уровне системного разработчика, уверенное владение консолью;
• Опыт профилирования и оптимизации приложений;
• Опыт коммерческой разработки от 3-и лет.

Будет плюсом:

• Владение С++17;
• Владение Python3;
• Знакомство с ROS 2;
• Способность и желание читать много чужого (в том числе open source) кода.

О команде:

Наша команда занимается приземлением беспилотной технологии на конкретные платформы и локации. Наша задача учитывать особенности и нивелировать их для получения максимального результата.

Мы ищем единомышленника который хорошо разбирается в С++, алгоритмах и архитектуре. Который готов разбираться в проблемах и решать их.

Чем предстоит заниматься:

• Разработка новой функциональности высоконагруженных нод планирования движения автономного автомобиля;
• Поиск и реализация подходов к планированию движения автономного автомобиля (алгоритмы, математическая оптимизация);
• Участие в техническом ревью кода команды и планировании алгоритмов работы новых модулей;
• Анализ проездов автономных автомобилей, отладка кода;
• Создание инструментов, облегчающих выявление ошибок.

Что мы ждем от кандидата:

• Уверенное знание C++, достаточное для написания продакшен систем;
• Знание Python, достаточное для написания скриптов-инструментов и ревью кода;
• Алгоритмические и математические знания, достаточные для реализации модулей системы планирования траектории;
• Знакомство с основными инструментами разработки: git, Linux, cmake, ssh.

Будет плюсом:

• Опыт в проектировании систем (паттерны, парадигмы, идиомы);
• Опыт работы в смежных областях: робототехника, навигация, карты, CAD системы, моделирование, симуляторы;
• Интерес к разработке сложных нестандартных систем.