Локация: Москва, офис, пятидневная рабочая неделя Компания Navio разрабатывает технологии автономного вождения, включая программные и аппаратные решения, системы тестирования и сервисы для обработки данных и управления а…
Чем предстоит заниматься: Анализ SOTA в области калибровок и смежных областях. Дизайн экспериментов, проверка гипотез и разработка методов калибровки сенсоров; Проектирование CLI/API разработанных методов, автоматизация …
Чем предстоит заниматься: Разработка метрик производительности софта беспилотника; Анализ производительности и оптимизация кода беспилотника самостоятельно и совместно со смежными командами; Оптимизация ПО под целевые ар…
О команде: Команда распознавания окружения решает задачи обучения нейронных сетей для распознавания в самых разных сценариях. Мы твёрдо знаем: создать эффективный нейросетевой алгоритм без качественных данных невозможно.…
Локация: Москва, офис. График гибкий, продолжительность рабочего дня может меняться. Компания Navio разрабатывает автономную технологию и программное обеспечение для беспилотников. Что делать Разрабатывать метрики произв…
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 будуще…
Локация: Москва, офис. Продолжительность рабочего дня может меняться; доступен гибкий график.КомпанияNavio разрабатывает автономную технологию для легковых автомобилей и грузовиков, объединяющую программные и аппаратные …
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, да…
Локация: Москва (Офис) КомпанияNavio — разработчик универсальной автономной технологии вождения, совместимой с различными видами транспорта, от легковых автомобилей до грузовиков. Что делать Развивать ядро симулятора и с…
О команде: Команда распознавания окружения решает задачи обучения нейронных сетей для распознавания в самых разных сценариях. Мы твёрдо знаем: создать эффективный нейросетевой алгоритм без качественных данных невозможно.…