Хотите, чтобы ваш код управлял реальными роботами уже завтра? Наши роботы-доставщики катаются по разным районам Москвы, в городе Мурино (Ленинградская область) и в Иннополисе.

Мы очень любим и поддерживаем короткий цикл «идея → концепт → полигон → прод», у нас правда много данных и достаточно GPU для экспериментов. Присоединяйтесь!

Наша команда отвечает за мозг движения робота-доставщика: от понимания сцены и предсказания динамики до генерации траектории. Наша стратегия — сочетать разработку трансформеров с R&D-подходами на базе LLM- или DriveGPT-стека и оптимизировать их под ограничения бортовых ресурсов робота-доставщика.

На «Хабре» можно прочитать обзорную статью об устройстве нашего робота-доставщика.

Какие задачи вас ждут

Внедрение SOTA-подходов

Вы будете регулярно изучать новейшие подходы, такие как Wayformer, PlanTF, MotionLM, DriveGPT4, Diffusion Planner, и адаптировать их для продакшн-пригодных решений.

Улучшение моделей с помощью RL

Вам предстоит разрабатывать RL-based-пайплайны (PPO, GRPO, DPO), строить reward-модели, собирать датасеты в симуляторе, минимизировать sim-to-real gap.

Интерпретируемость моделей

Нужно будет предлагать идеи по разработке инструментов интроспекции моделей — как для отладки сложных случаев, так и для получения технологий промтинга поведения.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

Мы ждём, что вы

- Работали с PyTorch

- Встраивали ML-решения в реальные продукты

- Имеете большой опыт работы с DL, трансформерами, генеративными моделями

Будет плюсом, если вы

- Разрабатывали и внедряли AV ML-решения, владеете технологиями Imitation и Reinforcement Learning, SLAM, Motion Planning

- Занимались робототехникой (знакомы со словами ROS, Jetson, «сенсорсет»)

- Участвовали в соревнованиях по ML или программированию: ACM ICPC, Codeforces, Topcoder, Kaggle и т. д.

- Умеете писать промышленный код на С++

Узнать больше

-

Автономный транспорт