Разработчик на С++ в команду калибровок автономного транспорта

Навыки

• Алгоритмы и структуры данных
• C++
• Computer Vision
• Дисциплина
• Локализация
• OpenCV
• Python

Задачи

• Разработчик на С++ в команду калибровок автономного транспорта
• Созданием процедур калибровки сенсоров во время сборки и техобслуживания, а также механизмов поддержания скалиброванности во время эксплуатации и занимается команда калибровок
• Какие задачи вас ждут 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

Требования

• 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
• От 3 лет

Будет плюсом

• 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
• Офисы в Москве
• Как в Яндексе проходят алгоритмические секции собеседований
• Как мы нанимаем бэкенд-разработчиков
• Задачи для подготовки к собеседованиям

Условия

• Гибридный
• Для качественной и стабильной работы систем распознавания и локализации автономного транспорта необходимо иметь хорошо скалиброванные сенсорные данные
• Важно с большой точностью вычислять положение лидаров, камер, радаров, акселерометра и гироскопа друг относительно друга и относительно корпуса автомобиля, а также определять внутренние свойства отдельных датчиков, такие как параметры кривизны линз камер

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.