Инженер-исследователь 3D-компьютерного зрения - карта мира

О компании Niantic Spatial
ИИ извлек уроки почти из всего, что происходит в Интернете, но ему все еще приходится бороться с физическим миром, где происходит 99,5% экономической деятельности. Он не знает, где что находится, как пространства сочетаются друг с другом или что меняется со временем.
Это одна из самых больших нерешенных проблем в области искусственного интеллекта, и именно ее мы решаем в Niantic Spatial. Мы создаем пространственные модели и сервисы искусственного интеллекта, чтобы люди и машины могли рассуждать, учиться и действовать безопасно в физическом мире. Мы превращаем изображения с камер, видео, данные датчиков и архивы в точные, читаемые искусственным интеллектом представления реальных мест, в которых роботы могут тренироваться, а машины могут использовать, чтобы точно знать, где они находятся.
В физическом ИИ ошибки имеют реальные последствия. Вот почему мы создаем ИИ, основанный на измеренной реальности, а не на догадках, чтобы люди и машины, полагающиеся на него, могли доверять ему в правильности решения.
Наша команда создала некоторые из наиболее широко используемых карт в мире. Теперь мы создаем нечто большее: живую, измеренную запись реального мира, которую машины могут запрашивать, учиться и использовать, чтобы понять, как места меняются с течением времени. Если вы хотите помочь ИИ понять мир, в котором мы на самом деле живем, стройте вместе с нами.

О роли
Вы поможете создать геометрическую основу карты мира следующего поколения, присоединившись к нашей команде инженеров-исследователей карты мира (геопространственное выравнивание) в качестве инженера-исследователя или старшего инженера-исследователя. Это комплексная прикладная исследовательская роль, которая простирается от серьезной инженерной работы и работы с системами обработки данных до исследований и разработок в области глубокого трехмерного обучения, преобразователей и моделей фундамента. Вы будете разрабатывать новые алгоритмы, создавать исследовательские данные и оценочные ресурсы, необходимые для их продвижения, и интегрировать полученные возможности в надежные производственные системы.
Команда World Map работает с разнородными снимками с телефонов и портативных устройств, аэрофотоснимками, LiDAR и 360-градусными камерами, а также внешними географическими данными и данными о высоте. Основная задача — гармонизировать эти источники данных, количественно оценить неопределенность и поддерживать последовательность по мере развития карты.
Вы будете работать на стыке передовых исследований и масштабируемой инженерии — разрабатывать новые подходы к геопространственной регистрации, переписке и геометрической оптимизации, а затем внедрять эти технологии для непосредственного улучшения модели мира Niantic Spatial.

Что ты будешь делать

• Геопространственная регистрация — разрабатывайте и совершенствуйте алгоритмы геопривязки и регистрации в мировом масштабе на основе изображений, 3D-реконструкций, облаков точек и географических справочных данных.

• 3D-геометрия и соответствие — создавайте и совершенствуйте методы, охватывающие многовидовую геометрию, SfM, SLAM, сопоставление объектов, изученное соответствие, настройку пакетов, регистрацию облаков точек и ICP.

• Данные и оценка. Создайте маховик данных и оценки для картографирования мирового масштаба — проектируйте и обслуживайте крупномасштабные наборы данных, конвейеры, тесты и методологии оценки, которые выявляют режимы серьезных сбоев, ускоряют итерацию исследований и поддерживают производство.

• Трехмерное мышление на основе обучения. Изучите и разработайте основанные на обучении подходы к геопространственному пониманию, сочетая преобразователи и трехмерные модели фундаментов с априорными геометрическими данными и моделированием неопределенности.

• Надежность производства. Разрабатывайте надежные решения для сложных реальных условий: разреженный или зашумленный GPS, изменяющийся внешний вид, нестабильное качество реконструкции, большие географические территории и несовершенные справочные карты.

• Межфункциональное сотрудничество — сотрудничайте с ведущими исследователями в области визуальной локализации, 3D-компьютерного зрения и картографии, а также с инженерными и продуктовыми командами, чтобы выявлять серьезные проблемы и превращать научные открытия в комплексные производственные системы.

• Обмен информацией об исследованиях — четко делитесь результатами посредством технических описаний, обзоров проектов и внутренних презентаций; способствовать публикациям и открытым исследованиям, где это необходимо.

Что вы принесете

• Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, робототехники, машинного обучения, фотограмметрии или тесно связанной области — или эквивалентный опыт исследований или промышленности.

• Уверенные знания в области компьютерного 3D-видения, машинного обучения, робототехники, фотограмметрии или смежных областей.

• Подтвержденный опыт работы с 3D-геометрией и несколькими соответствующими областями — многоракурсная реконструкция, SfM, SLAM, оценка положения камеры, регистрация облака точек, локализация на основе изображений, географическая привязка или объединение датчиков.

• Способность формулировать неоднозначные реальные проблемы, выбирать правильные математические или обучающие инструменты и строго оценивать решения.

• Хорошие навыки Python и опыт работы с современными библиотеками машинного обучения и научных вычислений (PyTorch, NumPy, SciPy).

• Хорошие навыки разработки программного обеспечения — вы можете превратить исследовательские прототипы в надежные, масштабируемые и удобные в обслуживании системы.

• Опыт внедрения алгоритма от исследовательской идеи и экспериментального прототипа до оценки, сравнительного анализа и внедрения на реальных данных.

• Четкое письменное и устное общение; способны эффективно сотрудничать в исследовательских и инженерных дисциплинах.

Приятно иметь

• Кандидатская степень в области компьютерного зрения, робототехники, машинного обучения, фотограмметрии, геодезии, дистанционного зондирования или смежных областей — не требуется, но приветствуется.

• Большой опыт публикаций или активное участие в исследовательском сообществе на таких площадках, как CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICLR, SIGGRAPH, 3DV, ICRA или RSS.

• Опыт применения подходов, основанных на обучении, для визуального или трехмерного понимания — преобразователей, точечных преобразователей, моделей фундамента или методов, сочетающих изученные представления с явными геометрическими априорами.

• Опыт работы с аэрофотоснимками или спутниковыми изображениями, GNSS/GPS, геодезией, картографическими системами или крупномасштабными пространственными данными.

• Свидетельства технического лидерства, наставничества или успешной межфункциональной реализации.…

Источник: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/niantic-spatial/3d-computer-vision-research-engineer-world-map-london-30634).