Technical Lead Engineer – ML (f/m/d)

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Технический лид по машинному обучению в команде автономного вождения Aptiv. Разработка AI-систем радарного восприятия для беспилотных автомобилей и внедрение исследований в production.

Задачи

• Разрабатывать современные ML-решения для радарного восприятия
• Проектировать и реализовывать алгоритмы на новейших радарных платформах Aptiv
• Решать сложные задачи восприятия для автономного вождения
• Превращать исследовательские наработки в production-ready ПО
• Взаимодействовать с экспертами по AI, радарному железу и разработке
• Анализировать крупномасштабные сенсорные данные и улучшать производительность системы
• Внедрять инновации на основе последних достижений AI и радарных технологий

Требования

• Магистратура или PhD в Computer Science, электротехнике, физике, математике или смежной области
• 4+ года опыта в Machine Learning, радарной обработке, компьютерном зрении, робототехнике или встраиваемых системах
• Сильные навыки программирования на Python
• Опыт с фреймворками глубокого обучения, например PyTorch или TensorFlow
• Сильные аналитические и математические навыки
• Опыт с perception, обработкой сенсоров или автономными системами
• Знание обработки радарных сигналов будет плюсом
• Сильные навыки коммуникации и командной работы

Условия

• Конкурентный компенсационный пакет
• 30 дней ежегодного отпуска и оплата сверхурочных
• Бессрочный трудовой договор с возможностями внутреннего карьерного роста, в том числе в международной среде
• Доступ к внутренним и внешним программам обучения, коучингу и сертификациям
• Признание и вознаграждение инноваций и выдающихся результатов
• Международная среда и работа с экспертами индустрии
• Возможность участвовать в инициативах CSR
• Работа над будущим мобильности с крупнейшими мировыми OEM и передовыми технологиями

Навыки

• Python
• PyTorch
• TensorFlow
• Machine Learning
• Deep Learning
• Computer Vision
• Radar Signal Processing
• Embedded Systems
• Robotics