Senior machine learning engineer

Наша компания реализует проект в международной морской отрасли – автономное (безэкипажное) судовождение. Разрабатываемое решение позволяет автоматизировать движение практически любого судна: от небольших рабочих судов до танкеров и контейнеровозов.

На данный момент нами разработан MVP решения, опробованы различные подходы и технологии для решения задач автономного судовождения. Сейчас MVP проходит опытную эксплуатацию на коммерческих судах. В ближайших планах доведение MVP до промышленного использования и дальнейшее развитие решения.

Основные направления, в рамках которых ведется разработка:

• Автономная навигационная система. Это мозг всего решения, который позволяет решать задачу расхождения судов в автоматическом режиме.
• Бортовая часть. Продукт, предназначенный для использования на борту судна для получения и обработки данных от судовых систем и устройств с целью расчета оптимального маршрута и предоставления возможности экипажу оценки предлагаемых маневров. Да-да, на борту все еще пока есть люди.
• Береговая часть. Набор программных продуктов, предназначенных для мониторинга и управления автономными судами из береговых центров.

У нас:

• продуктовая разработка
• современный стек технологий
• гибкие методологии
• выстроенные и постоянно совершенствующиеся процессы контроля качества и CI/CD

Если масштаб наших задач коррелирует с профессиональными амбициями и желанием разрабатывать крутые продукты, мы будем рады с тобой познакомиться и обсудить возможности нашего сотрудничества.

ЗАДАЧИ:

• Участие в разработке алгоритмов, предназначенных для решения задачи расхождения судов (определения оптимальных маршрутов) в автоматическом режиме
• Экспертиза в части определения возможности и рациональности применения ML при решении отдельных задач поиска маневра расхождения при движении судов;
• Прототипирование, оценка реально достижимых показателей качества для предложенных решений;
• Формирование обучающий выборки (или выборок), на основе сырых данных извлеченных из систем слежения за судами;
• Оптимизация и эффективная реализация итоговых решений.

НАШИ ТРЕБОВАНИЯ:

• Высшее образование в области прикладной математики, статистики, информатики;
• Успешный опыт перевода практических бизнес-задач в решения на основе анализа больших совокупностей данных;
• Способности замечать закономерности на больших и сложных наборах данных, выделять основные механизмы их возникновения, способность концептуализировать практические задачи для их решения;
• Глубокие знания и опыт использования машинного обучения, статистического анализа и прогнозного моделирования;
• Практический опыт построения моделей машинного обучения, понимание теории и опыт работы с нейронными сетям, знание их современных архитектур;
• Экспертиза в классическом машинном обучении - от линейной регрессии до бустинга.
• Опыт разработки на C/С++ или Python, знание Tensorflow/caffe/pytorch/keras;

БУДЕТ ПЛЮСОМ:

• Знакомство с методами оптимизации и дифференциальной теорией игр;
• Умение оптимизировать алгоритмы под GPU, CUDA/OpenCL;
• Опыт работы в областях связанных с системами реального времени, встраиваемыми системами, робототехникой.

УСЛОВИЯ:

• Новый масштабный проект международного уровня
• Гибкий подход к графику работы и возможность удаленной
• Рабочее пространство в СПб. (ст.м.Василеостровская)
• Возможность проходить обучение, повышать квалификацию, участвовать в выставках и профильных мероприятиях