Ingeniero Senior en Visión por Computador - Localización

Únase a SE3 Labs como ingeniero senior de visión por computadora: localización
Poseer la capa de estimación del estado espacial de nuestra plataforma de autonomía. Construya sistemas de percepción que permitan a los drones comprender dónde están, qué ven y cómo operar cuando el GPS, la iluminación, la sincronización y el mundo real se vuelven difíciles.

Acerca de SE3
SE3 Labs crea software de autonomía e inteligencia espacial para sistemas no tripulados. Combinamos visión por computadora 3D, estimación de estado e inteligencia artificial para ayudar a las plataformas autónomas a percibir su entorno, saber dónde están y operar cuando el GPS y otros sensores dejan de ser confiables. La defensa es una aplicación central de nuestro trabajo hoy.
Estamos creciendo hasta convertirnos en un equipo de más de 100 personas. Únase a una etapa en la que podrá dar forma a nuestra tecnología de localización, ayudar a formar el equipo y aumentar sus responsabilidades a medida que la empresa se expande.
La investigación de nuestro equipo fundador ha recibido más de 90.000 citas. Trabajará en estrecha colaboración con fundadores técnicos e ingenieros con amplia experiencia en visión por computadora y sistemas autónomos, convirtiendo esa profundidad de investigación en sistemas que funcionan en el campo.
Acerca del rol
Como ingeniero senior de visión por computadora - Localización (VIO / SLAM / Sensor Fusion), será propietario de partes centrales de la pila de percepción y localización en tiempo real para nuestros sistemas autónomos. Desarrollará e implementará los algoritmos que permiten a nuestras plataformas estimar el movimiento, mantener la postura, desarrollar la comprensión espacial y operar de manera confiable en entornos degradados o con GPS denegado.
Trabajará en odometría visual-inercial, SLAM, fusión de sensores, calibración, sincronización horaria, mapeo y sistemas en tiempo real. Su trabajo estará en el centro de nuestra plataforma de autonomía: conectando cámaras, IMU, GNSS, computación a bordo, sistemas de control, cargas útiles y modelos de IA espacial en una comprensión coherente del mundo.
Esta es una función práctica de ingeniería. Diseñará algoritmos, escribirá código de producción, analizará registros, depurará problemas de sensores, validará el rendimiento en simulación y vuelo, y trabajará en estrecha colaboración con software de robótica, hardware integrado y equipos de campo para convertir la investigación de percepción en capacidad viable.

En qué trabajarás

• Robustez en condiciones difíciles: Mejore las capacidades de estimación del estado en condiciones de campo muy difíciles durante fuertes lluvias, nieve, niebla, en la noche, bajo fuertes vibraciones, movimiento borroso, calibración imperfecta y degradación del sensor. Compare la fusión de sensores mejorada y los métodos aprendidos utilizando datos registrados y resultados de campo.

• VIO y estimación de estado: cree, ajuste e implemente odometría visual-inercial robusta y tuberías de estimación de estado para sistemas robóticos que operan en entornos dinámicos, al aire libre y con GPS. La atención inicial se centra en los vehículos aéreos no tripulados, pero queremos crear algoritmos que funcionen bien para cualquier sistema robótico.

• Fusión de sensores: fusione y sincronice datos de cámaras, IMU, magnetómetros, barómetros y otros sensores integrados en pose, orientación, estimaciones de incertidumbre y contexto espacial confiables para una autonomía posterior.

• SLAM y relocalización: cree capacidades de mapeo, cierre de bucles, relocalización y navegación basada en mapas que permitan a nuestros sistemas mantener la comprensión espacial en todas las misiones, entornos y condiciones degradadas de los sensores.

• Calibración y sincronización: flujos de trabajo propios de calibración intrínseca, extrínseca y temporal. Diagnostica deriva, latencia, caídas de fotogramas, problemas de sincronización, efectos de obturador, vibración y degradación del sensor.

• Implementación en tiempo real: optimice los canales de percepción para la computación integrada, incluidas las plataformas de clase Nvidia Jetson, CPU/GPU de bajo consumo de energía y sistemas robóticos con recursos limitados.

• Validación y regresión: cree canales de registro reproducibles, conjuntos de datos de evaluación, métricas de prueba y pruebas de regresión automatizadas para medir la precisión de la localización, la solidez, la latencia y los modos de falla en nuestros conjuntos de datos de referencia internos.

• Depuración de campo: analice registros de misiones reales, reproduzca fallas, aísle las causas fundamentales y mejore el sistema hasta que funcione no sólo en condiciones ideales, sino también en el campo.

• Integración de autonomía: defina interfaces limpias para la planificación, el control, la coordinación de flotas, la interfaz de usuario del operador y los sistemas de IA espacial para que los resultados de percepción sean utilizables, confiables y explicables.

• Liderazgo técnico: asesorar a los ingenieros, revisar la arquitectura y el código, elevar los estándares de ingeniería y ayudar a definir la hoja de ruta de percepción a largo plazo para los sistemas autónomos de SE3.

Tu perfil

• Usted se hace cargo de un problema desde el diagnóstico hasta la implementación y validación. Trabaja rápidamente, investiga las causas fundamentales y utiliza resultados medidos para decidir qué mejorar a continuación.

• Tiene una maestría, un doctorado o experiencia práctica equivalente en robótica, visión por computadora, ingeniería eléctrica, ciencias de la computación, ingeniería aeroespacial o un campo técnico relacionado.

• Aportas varios años de experiencia práctica en la creación de sistemas de percepción, SLAM, VIO, localización, fusión de sensores o estimación de estado para robótica del mundo real, AR/VR, vehículos autónomos, drones o dominios adyacentes.

• Tiene bases sólidas en geometría 3D, álgebra lineal, probabilidad, teoría de estimación, optimización, filtrado y sistemas de robótica en tiempo real.

• Escribe C++ de producción para sistemas Linux y utiliza Python para análisis, evaluación y herramientas. La experiencia con Rust es una ventaja.

• Tiene experiencia práctica con técnicas como EKF, gráficos de factores, mínimos cuadrados no lineales, ajuste de paquetes, odometría visual, navegación inercial, calibración y fusión de múltiples sensores.

• Ha trabajado con sensores reales y comprende que los fallos de percepción a menudo se deben a problemas de sincronización, calibración, vibración, iluminación, movimiento borroso, calidad de los datos o integración, y no solo del algoritmo.

• Le preocupan las métricas, los registros, la reproducibilidad y la validación sistemática. No basta con hacer que una demostración funcione una vez; construyes las herramientas para saber cuándo funciona, cuándo falla y por qué...

Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.com/jobs/companies/se3/senior-computer-vision-engineer-localization-munich-242765)