Kıdemli Bilgisayarlı Görme Mühendisi - Yerelleştirme

Kıdemli Bilgisayarlı Görme Mühendisi - Yerelleştirme olarak SE3 Laboratuvarlarına Katılın
Özerklik platformumuzun mekansal durum tahmin katmanına sahip olun. Drone'ların nerede olduklarını, ne gördüklerini ve GPS, ışıklandırma, zamanlama ve gerçek dünya zorlaştığında nasıl çalışacaklarını anlamalarını sağlayacak algılama sistemlerini oluşturun.

SE3 Hakkında
SE3 Labs, insansız sistemler için mekansal zeka ve özerklik yazılımı geliştiriyor. Otonom platformların çevrelerini algılamasına, nerede olduklarını bilmesine ve GPS ve diğer sensörler güvenilmez hale geldiğinde çalışmasına yardımcı olmak için 3D bilgisayar görüşünü, durum tahminini ve yapay zekayı birleştiriyoruz. Savunma, bugünkü işimizin temel bir uygulamasıdır.
100+ kişilik bir ekibe doğru büyüyoruz. Yerelleştirme teknolojimizi şekillendirebileceğiniz, ekibin oluşturulmasına yardımcı olabileceğiniz ve şirket büyüdükçe sorumluluklarınızı artırabileceğiniz bir aşamada katılın.
Kurucu ekibimizin araştırmaları 90.000'den fazla alıntı aldı. Bilgisayarla görme ve otonom sistemlerde derin deneyime sahip teknik kurucular ve mühendislerle yakın işbirliği içinde çalışacak ve bu araştırma derinliğini sahada çalışan sistemlere dönüştüreceksiniz.
Rol Hakkında
Kıdemli Bilgisayarlı Görme Mühendisi - Yerelleştirme (VIO / SLAM / Sensör Füzyonu) olarak, otonom sistemlerimiz için gerçek zamanlı algılama ve yerelleştirme yığınının temel parçalarına sahip olacaksınız. Platformlarımızın hareketi tahmin etmesine, pozu korumasına, mekansal anlayış oluşturmasına ve kalitesiz veya GPS'in engellendiği ortamlarda güvenilir bir şekilde çalışmasına olanak tanıyan algoritmalar geliştirecek ve dağıtacaksınız.
Görsel-ataletsel odometri, SLAM, sensör füzyonu, kalibrasyon, zaman senkronizasyonu, haritalama ve gerçek zamanlı sistemler üzerinde çalışacaksınız. Çalışmanız özerklik platformumuzun merkezinde yer alacak: kameraları, IMU'ları, GNSS'yi, yerleşik bilgi işlemi, kontrol sistemlerini, yükleri ve Uzaysal AI modellerini tutarlı bir dünya anlayışına bağlamak.
Bu uygulamalı bir mühendislik rolüdür. Algoritmalar tasarlayacak, üretim kodu yazacak, günlükleri analiz edecek, sensör sorunlarını ayıklayacak, simülasyon ve uçuştaki performansı doğrulayacak ve algı araştırmasını sahaya uygulanabilir yeteneğe dönüştürmek için robotik yazılımı, gömülü, donanım ve saha ekipleriyle yakın işbirliği içinde çalışacaksınız.

Ne Üzerinde Çalışacaksınız

• Zor koşullarda sağlamlık: Şiddetli yağmur, kar, sis, gece, güçlü titreşim, hareket bulanıklığı, kusurlu kalibrasyon ve sensör bozulması gibi çok zorlu saha koşullarında durum tahmin yeteneklerini geliştirin. Kaydedilen verileri ve saha sonuçlarını kullanarak gelişmiş sensör füzyonunu ve öğrenilen yöntemleri karşılaştırın.

• VIO ve Durum Tahmini: Dinamik, dış mekan ve GPS'in zorlandığı ortamlarda çalışan robotik sistemler için sağlam görsel-ataletsel odometri ve durum tahmini ardışık düzenleri oluşturun, ayarlayın ve dağıtın. İlk odak noktamız İHA'lar üzerinde ancak her robotik sistem için iyi çalışan algoritmalar oluşturmak istiyoruz.

• Sensör Füzyonu: Kameralardan, IMU'lardan, manyetometrelerden, barometrelerden ve diğer yerleşik sensörlerden gelen verileri, aşağı yönde özerklik için güvenilir poz, yönlendirme, belirsizlik tahminleri ve mekansal bağlam halinde birleştirin ve senkronize edin.

• SLAM ve Yeniden Yerelleştirme: Sistemlerimizin görevler, ortamlar ve bozulmuş sensör koşulları genelinde mekansal anlayışı sürdürmesine olanak tanıyan haritalama, döngü kapatma, yeniden yerelleştirme ve harita tabanlı navigasyon yetenekleri oluşturun.

• Kalibrasyon ve Zamanlama: Kendi içsel, dışsal ve geçici kalibrasyon iş akışları. Kaymayı, gecikmeyi, kare düşüşlerini, senkronizasyon sorunlarını, deklanşör efektlerini, titreşimi ve sensör bozulmasını teşhis edin.

• Gerçek Zamanlı Dağıtım: Nvidia Jetson sınıfı platformlar, düşük güçlü uç CPU'lar/GPU'lar ve kaynak kısıtlı robotik sistemler de dahil olmak üzere yerleşik bilgi işlem için algılama hatlarını optimize edin.

• Doğrulama ve Regresyon: Dahili kıyaslama veri kümelerimizde yerelleştirme doğruluğunu, sağlamlığını, gecikme süresini ve hata modlarını ölçmek için tekrar oynatılabilir günlük hatları, değerlendirme veri kümeleri, test ölçümleri ve otomatik regresyon testleri oluşturun.

• Saha Hata Ayıklama: Gerçek görev kayıtlarını analiz edin, hataları yeniden oluşturun, temel nedenleri izole edin ve sistemi yalnızca ideal koşullarda değil, sahada da çalışana kadar iyileştirin.

• Özerklik Entegrasyonu: Algı çıktılarının kullanılabilir, güvenilir ve açıklanabilir olması için planlama, kontrol, filo koordinasyonu, operatör kullanıcı arayüzü ve Uzamsal yapay zeka sistemlerine yönelik temiz arayüzler tanımlayın.

• Teknik Liderlik: Mühendislere mentorluk yapar, mimariyi ve kodu gözden geçirir, mühendislik standartlarını yükseltir ve SE3'ün otonom sistemleri için uzun vadeli algı yol haritasının tanımlanmasına yardımcı olur.

Profiliniz

• Teşhis aşamasından uygulama ve doğrulama aşamasına kadar bir sorunun sorumluluğunu üstlenirsiniz. Hızlı çalışırsınız, temel nedenleri araştırırsınız ve ölçülen sonuçları kullanarak bir sonraki adımda neyin iyileştirileceğine karar verirsiniz.

• Robotik, Bilgisayarla Görme, Elektrik Mühendisliği, Bilgisayar Bilimi, Havacılık ve Uzay Mühendisliği veya ilgili bir teknik alanda Yüksek Lisans, Doktora veya eşdeğer bir pratik geçmişiniz var.

• Gerçek dünyadaki robot bilimi, AR/VR, otonom araçlar, dronlar veya bitişik alanlar için algılama, SLAM, VIO, yerelleştirme, sensör füzyonu veya durum tahmin sistemleri oluşturma konusunda birkaç yıllık uygulamalı deneyime sahip olursunuz.

• 3 boyutlu geometri, doğrusal cebir, olasılık, tahmin teorisi, optimizasyon, filtreleme ve gerçek zamanlı robotik sistemler konusunda güçlü temellere sahipsiniz.

• Linux sistemleri için üretim C++ yazıyorsunuz ve analiz, değerlendirme ve araçlar için Python'u kullanıyorsunuz. Pas deneyimi bir artıdır.

• EKF, faktör grafikleri, doğrusal olmayan en küçük kareler, paket ayarlaması, görsel odometri, eylemsiz navigasyon, kalibrasyon ve çoklu sensör füzyonu gibi teknikler konusunda pratik deneyiminiz var.

• Gerçek sensörlerle çalıştınız ve algılama hatalarının yalnızca algoritmadan ziyade genellikle zamanlama, kalibrasyon, titreşim, aydınlatma, hareket bulanıklığı, veri kalitesi veya entegrasyon sorunlarından kaynaklandığını anladınız.

• Ölçümlere, günlüklere, tekrarlanabilirliğe ve sistematik doğrulamaya önem veriyorsunuz. Bir demoyu yalnızca bir kez çalıştırmazsınız; Ne zaman çalıştığını, ne zaman başarısız olduğunu ve nedenini bilmek için gerekli araçları geliştirirsiniz.

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