Informacje o stanowisku

Projekt koncentruje sie na wsparciu danych symulacyjnych dla rozwoju Pojazdów Autonomicznych (AV), w szczególnosci w obszarach takich jak wykrywanie przeszkód, planowanie trajektorii oraz zlozone sytuacje drogowe (np. nietypowe pojazdy, znaki drogowe w tunelach, przerwy w lacznosci sieciowej). Kandydat bedzie pracowac z danymi z czujników zbieranymi z floty testowej pojazdów autonomicznych, obejmujacymi 8–12 kamer, LiDAR oraz radar, generujacych do ok. 1 TB danych na godzine. Dobra znajomosc kontekstu AV oraz rzeczywistych przypadków brzegowych bedzie duzym atutem.

Wymagania:

• SQL (zaawansowany) 
• Python (zaawansowany) 
• Spark / PySpark (zaawansowany) 
• Ponad 3 lata doswiadczenia komercyjnego 

Mile widziane:

• Praktyczne doświadczenie z Databricks 
• Zrozumienie workflowów ML (dane wykorzystywane do trenowania, ale nie jest to rola inzyniera ML) 
• Wykształcenie wyższe w dziedzinie informatyki 

Projekt koncentruje sie na wsparciu danych symulacyjnych dla rozwoju Pojazdów Autonomicznych (AV), w szczególnosci w obszarach takich jak wykrywanie przeszkód, planowanie trajektorii oraz zlozone sytuacje drogowe (np. nietypowe pojazdy, znaki drogowe w tunelach, przerwy w lacznosci sieciowej). Kandydat bedzie pracowac z danymi z czujników zbieranymi z floty testowej pojazdów autonomicznych, obejmujacymi 8–12 kamer, LiDAR oraz radar, generujacych do ok. 1 TB danych na godzine. Dobra znajomosc kontekstu AV oraz rzeczywistych przypadków brzegowych bedzie duzym atutem.

,[Analiza dużych wolumenów rzeczywistych danych z czujników w celu identyfikacji przypadków brzegowych (np. gwałtowne hamowanie, pobliskie pojazdy). , Pisanie złożonych zapytań SQL/Python/Spark (PySpark) do filtrowania, agregacji i transformacji danych szeregów czasowych. , Ścisła wspólpraca z wewnetrznymi narzedziami (interfejsy GUI w przegladarce oraz uslugi backendowe) do wyszukiwania danych i automatycznego etykietowania. , Przetwarzanie danych ustrukturyzowanych i półustrukturyzowanych (np. tablice struktur z modeli detekcji obiektów). , Pomoc w identyfikacji danych, które będą zasilać symulacje AV oraz pipeline’y treningowe ML. , Proaktywne proponowanie i walidowanie podejść analitycznych w celu usprawnienia procesów odkrywania danych. , Projektowanie, implementacja i utrzymanie skryptów do zaawansowanych technik eksploracji danych. , Budowa procesów ETL do zarządzania i przetwarzania dużych zbiorów danych. , Rozwój i ulepszanie narzędzi do eksploracji i analityki danych w celu usprawnienia workflowów.  Requirements: SQL, Python, Spark, Databricks, AV

Praca Rzeszów

Rzeszów - Oferty pracy w okolicznych lokalizacjach