3D Bilgisayarlı Görü Araştırma Mühendisi - Dünya Haritası

Niantic Spatial Hakkında
Yapay zeka, çevrimiçi ortamda neredeyse her şeyden öğreniyor ancak hâlâ ekonomik faaliyetlerin %99,5'inin gerçekleştiği fiziksel dünyayla mücadele ediyor. Nesnelerin nerede olduğunu, mekanların nasıl bir araya geldiğini ya da zaman içinde nelerin değiştiğini bilmiyor.
Bu, yapay zekanın çözülmemiş en büyük sorunlarından biri ve biz de Niantic Spatial olarak çözüyoruz. İnsanların ve makinelerin fiziksel dünyada güvenli bir şekilde akıl yürütebilmesi, öğrenebilmesi ve hareket edebilmesi için mekansal yapay zeka modelleri ve hizmetleri geliştiriyoruz. Kamera görüntülerini, videoları, sensör verilerini ve arşivleri, robotların eğitim alabileceği ve makinelerin tam olarak nerede olduklarını bilmek için kullanabileceği gerçek yerlerin doğru, yapay zeka tarafından okunabilir temsillerine dönüştürüyoruz.
Fiziksel yapay zekada hataların gerçek sonuçları vardır. Bu nedenle yapay zekayı tahmine değil, ölçülmüş gerçekliğe dayalı olarak geliştiriyoruz, böylece ona güvenen insanlar ve makineler işleri doğru yapacağına güvenebilirler.
Ekibimiz dünyanın en yaygın kullanılan haritalarından bazılarını oluşturdu. Şimdi daha büyük bir şey inşa ediyoruz: gerçek dünyanın, makinelerin sorgulayabileceği, öğrenebileceği ve yerlerin zaman içinde nasıl değiştiğini anlamak için kullanabileceği canlı, ölçülmüş bir kayıt. Yapay zekanın gerçekte yaşadığımız dünyayı anlamasına yardımcı olmak istiyorsanız gelin bizimle birlikte inşa edin.

Rol Hakkında
Dünya Haritası Araştırma Mühendisliği ekibimize (Jeo-uzaysal Hizalama) Araştırma Mühendisi veya Kıdemli Araştırma Mühendisi olarak katılarak yeni nesil dünya haritasının geometrik temelinin oluşturulmasına yardımcı olacaksınız. Bu, güçlü mühendislik ve veri sistemleri çalışmalarından 3D derin öğrenme, transformatörler ve temel modellerdeki Ar-Ge'ye kadar uzanan uçtan uca uygulamalı bir araştırma rolüdür. Yeni algoritmalar geliştirecek, bunları geliştirmek için gereken araştırma verilerini ve değerlendirme varlıklarını üretecek ve ortaya çıkan yetenekleri güvenilir üretim sistemlerine dönüştüreceksiniz.
Dünya Haritası ekibi, telefonlardan ve elde taşınan cihazlardan, havadan görüntülerden, LiDAR ve 360 ​​kameralardan alınan heterojen görüntülerin yanı sıra harici coğrafi ve yükseklik verileriyle çalışıyor. Buradaki asıl zorluk, bu veri kaynaklarını uyumlu hale getirmek, belirsizliği ölçmek ve harita geliştikçe tutarlılığı korumaktır.
Jeo-uzaysal kayıt, yazışma ve geometrik optimizasyona yönelik yeni yaklaşımlar geliştirerek, ardından bu teknolojileri doğrudan Niantic Spatial'in dünya modelini geliştirmek için üreterek, son teknoloji araştırma ve ölçeklenebilir mühendisliğin kesiştiği noktada çalışacaksınız.

Ne yapacaksın

• Jeo-uzaysal Kayıt — Görüntüler, 3 boyutlu yeniden yapılandırmalar, nokta bulutları ve coğrafi referans verileri arasında dünya çapında coğrafi referanslama ve kayıt için algoritmalar geliştirin ve ilerletin.

• 3D Geometri ve Yazışma — Çoklu görüntü geometrisi, SfM, SLAM, özellik eşleştirme, öğrenilmiş yazışma, paket ayarlama, nokta bulutu kaydı ve ICP'yi kapsayan yöntemler oluşturun ve iyileştirin.

• Veri ve Değerlendirme — Dünya çapında haritalama için veri ve değerlendirme volanını oluşturun — ciddi arıza modlarını açığa çıkaran, araştırma yinelemesini hızlandıran ve üretimi destekleyen büyük ölçekli veri kümeleri, işlem hatları, kıyaslamalar ve değerlendirme metodolojileri tasarlayın ve sürdürün.

• Öğrenme Tabanlı 3B Akıl Yürütme — Transformatörleri ve 3B temel modellerini geometrik öncelikler ve belirsizlik modellemeyle birleştirerek, jeo-uzaysal anlayışa yönelik öğrenmeye dayalı yaklaşımları keşfedin ve geliştirin.

• Üretim Sağlamlığı — Zorlu gerçek dünya koşulları için sağlam çözümler tasarlayın: seyrek veya gürültülü GPS, değişen görünüm, tutarsız yeniden yapılandırma kalitesi, geniş coğrafi kapsamlar ve kusurlu referans haritaları.

• İşlevler Arası İşbirliği — Yüksek etkili sorunları belirlemek ve araştırmadaki atılımları uçtan uca üretim sistemlerine dönüştürmek için görsel yerelleştirme, 3 boyutlu bilgisayarlı görme ve haritalama alanında önde gelen araştırmacıların yanı sıra mühendislik ve ürün ekipleriyle ortaklık yapın.

• Araştırma İletişimi — Teknik yazılar, tasarım incelemeleri ve dahili sunumlar aracılığıyla sonuçları net bir şekilde paylaşın; Uygun olduğunda yayınlara ve açık araştırmalara katkıda bulunun.

Ne Getireceksin

• Bilgisayar Bilimi, Robotik, Makine Öğrenimi, Fotogrametri veya yakından ilgili bir alanda lisans veya yüksek lisans derecesi veya eşdeğer araştırma veya endüstri deneyimi.

• 3 boyutlu bilgisayarlı görme, makine öğrenimi, robotik, fotogrametri veya yakından ilgili bir alanda güçlü temel.

• 3 boyutlu geometri ve çeşitli ilgili alanlarda kanıtlanmış deneyim — çoklu görüntü yeniden yapılandırma, SfM, SLAM, kamera poz tahmini, nokta bulutu kaydı, görüntü tabanlı yerelleştirme, coğrafi referanslama veya sensör füzyonu.

• Belirsiz gerçek dünya problemlerini formüle etme, doğru matematiksel veya öğrenmeye dayalı araçları seçme ve çözümleri titizlikle değerlendirme becerisi.

• Modern makine öğrenimi ve bilimsel hesaplama kütüphaneleri (PyTorch, NumPy, SciPy) ile güçlü Python becerileri ve deneyimi.

• Güçlü yazılım mühendisliği becerileri — araştırma prototiplerini güvenilir, ölçeklenebilir ve bakımı yapılabilir sistemlere dönüştürebilirsiniz.

• Araştırma fikrinden ve deneysel prototipten, gerçek dünya verileri üzerinde değerlendirme, kıyaslama ve dağıtım yoluyla bir algoritma almanın geçmişi.

• Açık yazılı ve sözlü iletişim; Araştırma ve mühendislik disiplinleri arasında etkili bir şekilde işbirliği yapabilme.

Sahip olmak güzel

• Bilgisayarla görme, robot bilimi, makine öğrenimi, fotogrametri, jeodezi, uzaktan algılama veya ilgili bir alanda doktora — gerekli değildir ancak değerlidir.

• CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICLR, SIGGRAPH, 3DV, ICRA veya RSS gibi yerlerde araştırma topluluğunda güçlü bir yayın kaydı veya aktif katılım.

• Görsel veya 3 boyutlu anlamaya yönelik öğrenmeye dayalı yaklaşımlarla deneyim — transformatörler, nokta transformatörleri, temel modelleri veya öğrenilen temsilleri açık geometrik önceliklerle birleştiren yöntemler.

• Hava veya uydu görüntüleri, GNSS/GPS, jeodezi, haritalama sistemleri veya büyük ölçekli mekansal veriler konusunda deneyim.

• Teknik liderlik, mentorluk veya başarılı işlevler arası hizmet sunumunun kanıtı.…

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