Разработчик на С++ в команду калибровок автономного транспорта
Summary
Develops and refines calibration algorithms for autonomous vehicle sensors, improving accuracy and reliability while automating validation processes using C++ and computer vision techniques.
Вы будете совершенствовать алгоритмы калибровки сенсорных данных, полученных от автономных автомобилей, создавать механизмы докалибровки сенсоров, заниматься автоматизацией. Откликайтесь, если обладаете хорошим математическим бэкграундом и готовы погружаться в мир SOTA-решений в области калибровок.Усовершенствование алгоритмов калибровки
Вы будете развивать методы оценки внутренних параметров сенсоров и их взаимного расположения как с использованием специальных калибровочных мишеней, так и без них. Необходимо повышать точность и надёжность алгоритмов, улучшать их производительность, адаптировать под новые платформы и конфигурации сенсоров. Создание механизмов докалибровки сенсоров во время эксплуатации
В том числе: адаптация существующих «тяжёлых» офлайн-алгоритмов под ограничения железа во время работы пайплайна автономного автомобиля. Анализ и реализация SOTA-решений в области онлайн-калибровок. Разработка детекторов состояния раскалиброванности. Автоматизированная приёмка калибровок
Основной целью является исключение человеческого фактора из приёмки результатов. Упрощение процедур ради возможности их проведения неквалифицированным персоналом. Уменьшение завязки процедур на конкретные условия проведения калибровки и её проверки. Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend* Обладаете хорошим математическим бэкграундом и готовы погружаться в мир SOTA-решений в области калибровок * Отлично владеете C++ * Знаете классические алгоритмы и структуры данных * Умеете профилировать и оптимизировать код* Разбираетесь в сфере компьютерного зрения и проективной геометрии * Занимались калибровкой камер или фотограмметрией (OpenCV, COLMAP, etc.) * Работали с 3D-сенсорами (лидарами, сканерами структурированной подсветки, ToF-камерами) * Разбираетесь в нейросетевом компьютерном зрении * Знакомы со SLAM или с оптимизацией на фактор-графах * Взаимодействовали с Ceres, g2o или GTSAM * Использовали GPU для ускорения вычислений
Вы будете развивать методы оценки внутренних параметров сенсоров и их взаимного расположения как с использованием специальных калибровочных мишеней, так и без них. Необходимо повышать точность и надёжность алгоритмов, улучшать их производительность, адаптировать под новые платформы и конфигурации сенсоров. Создание механизмов докалибровки сенсоров во время эксплуатации
В том числе: адаптация существующих «тяжёлых» офлайн-алгоритмов под ограничения железа во время работы пайплайна автономного автомобиля. Анализ и реализация SOTA-решений в области онлайн-калибровок. Разработка детекторов состояния раскалиброванности. Автоматизированная приёмка калибровок
Основной целью является исключение человеческого фактора из приёмки результатов. Упрощение процедур ради возможности их проведения неквалифицированным персоналом. Уменьшение завязки процедур на конкретные условия проведения калибровки и её проверки. Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend* Обладаете хорошим математическим бэкграундом и готовы погружаться в мир SOTA-решений в области калибровок * Отлично владеете C++ * Знаете классические алгоритмы и структуры данных * Умеете профилировать и оптимизировать код* Разбираетесь в сфере компьютерного зрения и проективной геометрии * Занимались калибровкой камер или фотограмметрией (OpenCV, COLMAP, etc.) * Работали с 3D-сенсорами (лидарами, сканерами структурированной подсветки, ToF-камерами) * Разбираетесь в нейросетевом компьютерном зрении * Знакомы со SLAM или с оптимизацией на фактор-графах * Взаимодействовали с Ceres, g2o или GTSAM * Использовали GPU для ускорения вычислений