H
HireSeeker
яндекс

ML/DL-разработчик-исследователь в Погоду (Computer Vision)

яндекс · 21 июн.

↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указана



Прогноз погоды — важный источник информации и для задач бизнеса, и для повседневного использования, а Яндекс Погода — самый посещаемый погодный ресурс в России, который сейчас расширяется на международные рынки. Мы применяем машинное обучение, чтобы предоставлять нашим пользователям наиболее точный прогноз. Для этого мы используем данные с большого количества метеостанций, погодных радаров и спутников, а также разработали технологию Meteum, включающую сильные стороны традиционных методов прогнозирования погоды, передовые методы машинного обучения и сообщения пользователей.

Подробнее про нашу технолгию можно почитать в статье - На стыке продукта и научной деятельности: кто и как делает карту осадков. А в целом про современные задачи в прогнозировании погоды — послушать в подкасте.

Мы ищем специалиста, который готов использовать свои знания из области алгоритмов, машинного обучения и компьютерного зрения для прогнозирования погоды, чтобы проверять и применять самые свежие научные результаты в этой области.

Изучение и проверка подходов из научных статей

Мы используем самые современные достижения в области прогноза погоды. Для этого нужно изучать последние публикации в журналах и следить за выступлениями на конференциях, а также проверять, могут ли эти наработки применяться в наших задачах.

Разработка новых подходов и проведение экспериментов для улучшения прогноза погоды

Помимо реализации и внедрения подходов из научных статей, мы стремимся привносить новое в методы прогноза погоды и делать то, чего нет у других сервисов. Для этого требуется генерировать новые гипотезы про данные и модели и проверять их с помощью экспериментов.

Внедрение своих наработок в высоконагруженный сервис

Основная цель наших исследований — сделать полученные результаты доступными для пользователей сервиса. Поэтому важно внедрять новые модели в продакшн-процесс оперативного прогноза погоды.

* Имплементировали нейросетевые архитектуры для задач компьютерного зрения
* Занимались промышленным программированием на Python или C++
* Писали SQL-подобные запросы
* Знаете классические алгоритмы и структуры данных
* Следите за свежими научными статьями в вашей области
* Креативны, ответственны и умеете работать в команде