Empleo
Del feed del socio
Ingeniero de software SLAM
Precio a consultar
Detalles
- Tipo de empleo
- Jornada completa
- Remoto
- No
- Empresa
- Rivr
Descripción
Traducido automáticamente de English. El texto original es el oficial. Traducción automática — se está preparando una más precisa.
RIVR, parte de Amazon, es una empresa de robótica pionera en la IA física a través de la entrega a domicilio en el mundo real. Fundada en 2024 como una empresa derivada de ETH Zurich, RIVR desarrolló robots con patas con ruedas diseñados para operar en entornos complejos y no estructurados, como escaleras, portones, puertas y terrenos urbanos irregulares. Creemos que lograr inteligencia física general requiere resolver problemas reales de los clientes en el mundo real, donde los robots puedan aprender de datos operativos ricos a escala.
Tras nuestra adquisición por parte de Amazon en marzo de 2026, continuamos esta misión con mayor alcance y velocidad. Al combinar hardware de robot personalizado, autonomía a bordo y coordinación basada en la nube, RIVR, parte de Amazon, está construyendo la próxima generación de robots autónomos seguros y confiables para entregas de última milla.
Descripción del puesto
Nuestros robots requieren una localización precisa y en tiempo real, lo que logran mediante el uso de sensores integrados como IMU, lidar, cámaras y GNSS. En entornos sin mapas existentes, el robot debe crear dinámicamente un mapa y al mismo tiempo localizarse dentro de él. Como nuestro próximo ingeniero de SLAM en un equipo en crecimiento, usted será un experto en técnicas de localización basadas en láser y cámara y en SLAM y mejorará estas capacidades. Darás forma a la capacidad de nuestros robots para navegar con precisión milimétrica y serás parte de un equipo centrado en permitir que nuestros robots naveguen de forma autónoma. Si le apasiona la robótica y le impulsa la innovación en SLAM y la localización, le animamos a unirse a nosotros para dar forma al futuro de la robótica inteligente.
Responsabilidades
• Desarrollar algoritmos SLAM y localización en línea y fuera de línea de última generación fusionando información de cámaras, LiDAR, IMU, GNSS y otros sensores.
•
Diseñe, valide y mejore algoritmos sobre datos desafiantes del mundo real.
•
Contribuya al mapeo dinámico del entorno utilizando datos recopilados continuamente de implementaciones de robots en curso.
•
Ayude a la creación de sistemas robustos de calibración de sensores que funcionen de manera confiable en entornos complejos e impredecibles.
•
Respalde el desarrollo de un flujo de trabajo eficiente para capturar con precisión datos reales sobre el terreno y mapas de sitios de implementación para la evaluación de algoritmos.
•
Contribuir a la implementación de código listo para implementar para el robot real, optimizado para las limitaciones computacionales del robot.
•
Cree y mantenga documentación y mejores prácticas para optimizar el intercambio de conocimientos.
lo que debes tener
•
Maestría en un campo relevante como Robótica, Aprendizaje Automático, Ciencias de la Computación o una disciplina similar.
•
Un mínimo de 3 años de experiencia en la industria o investigación.
•
Experiencia en visión por computador, robótica o conducción autónoma, con experiencia en áreas como visual 3D o LiDAR SLAM, reconocimiento de lugares, estructura a partir del movimiento, filtrado o estimación bayesiana.
•
Sólidos fundamentos matemáticos que incluyen álgebra lineal, cálculo vectorial, teoría de probabilidad y optimización matemática.
•
Capacidad para escribir código de nivel de producción en C++ moderno y crear prototipos de manera eficiente en Python.
•
Experiencia en la implementación de SLAM o algoritmos de localización en plataformas de hardware.
Consigue algunos puntos extra
•
Experiencia con algoritmos de aprendizaje profundo de última generación para SLAM y localización.
•
Publicaciones en congresos de primer nivel.
•
Experiencia con ROS/ROS2.
RIVR, parte de Amazon, se compromete a construir un equipo diverso e inclusivo que valore todas las perspectivas. Si le apasiona impulsar la innovación en robótica y crear un impacto significativo, lo alentamos a postularse y aportar su personalidad única a nuestro equipo.
Creemos que el mejor trabajo se hace cuando se colabora y, por lo tanto, requerimos presencia en persona en nuestras oficinas.
Encuentre más trabajos de habla inglesa en Suiza en Arbeitnow
Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.ch/jobs/companies/rivr/slam-software-engineer-zurich-145925)
Tras nuestra adquisición por parte de Amazon en marzo de 2026, continuamos esta misión con mayor alcance y velocidad. Al combinar hardware de robot personalizado, autonomía a bordo y coordinación basada en la nube, RIVR, parte de Amazon, está construyendo la próxima generación de robots autónomos seguros y confiables para entregas de última milla.
Descripción del puesto
Nuestros robots requieren una localización precisa y en tiempo real, lo que logran mediante el uso de sensores integrados como IMU, lidar, cámaras y GNSS. En entornos sin mapas existentes, el robot debe crear dinámicamente un mapa y al mismo tiempo localizarse dentro de él. Como nuestro próximo ingeniero de SLAM en un equipo en crecimiento, usted será un experto en técnicas de localización basadas en láser y cámara y en SLAM y mejorará estas capacidades. Darás forma a la capacidad de nuestros robots para navegar con precisión milimétrica y serás parte de un equipo centrado en permitir que nuestros robots naveguen de forma autónoma. Si le apasiona la robótica y le impulsa la innovación en SLAM y la localización, le animamos a unirse a nosotros para dar forma al futuro de la robótica inteligente.
Responsabilidades
• Desarrollar algoritmos SLAM y localización en línea y fuera de línea de última generación fusionando información de cámaras, LiDAR, IMU, GNSS y otros sensores.
•
Diseñe, valide y mejore algoritmos sobre datos desafiantes del mundo real.
•
Contribuya al mapeo dinámico del entorno utilizando datos recopilados continuamente de implementaciones de robots en curso.
•
Ayude a la creación de sistemas robustos de calibración de sensores que funcionen de manera confiable en entornos complejos e impredecibles.
•
Respalde el desarrollo de un flujo de trabajo eficiente para capturar con precisión datos reales sobre el terreno y mapas de sitios de implementación para la evaluación de algoritmos.
•
Contribuir a la implementación de código listo para implementar para el robot real, optimizado para las limitaciones computacionales del robot.
•
Cree y mantenga documentación y mejores prácticas para optimizar el intercambio de conocimientos.
lo que debes tener
•
Maestría en un campo relevante como Robótica, Aprendizaje Automático, Ciencias de la Computación o una disciplina similar.
•
Un mínimo de 3 años de experiencia en la industria o investigación.
•
Experiencia en visión por computador, robótica o conducción autónoma, con experiencia en áreas como visual 3D o LiDAR SLAM, reconocimiento de lugares, estructura a partir del movimiento, filtrado o estimación bayesiana.
•
Sólidos fundamentos matemáticos que incluyen álgebra lineal, cálculo vectorial, teoría de probabilidad y optimización matemática.
•
Capacidad para escribir código de nivel de producción en C++ moderno y crear prototipos de manera eficiente en Python.
•
Experiencia en la implementación de SLAM o algoritmos de localización en plataformas de hardware.
Consigue algunos puntos extra
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Experiencia con algoritmos de aprendizaje profundo de última generación para SLAM y localización.
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Publicaciones en congresos de primer nivel.
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Experiencia con ROS/ROS2.
RIVR, parte de Amazon, se compromete a construir un equipo diverso e inclusivo que valore todas las perspectivas. Si le apasiona impulsar la innovación en robótica y crear un impacto significativo, lo alentamos a postularse y aportar su personalidad única a nuestro equipo.
Creemos que el mejor trabajo se hace cuando se colabora y, por lo tanto, requerimos presencia en persona en nuestras oficinas.
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Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.ch/jobs/companies/rivr/slam-software-engineer-zurich-145925)
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Fuente: Rivr
Ubicación
Zürich, Suiza
Publicación proporcionada por Rivr.