Разработчик в службу локализации, карт и калибровок Автономного транспорта

Навыки

• Airflow
• C++
• Dagster / Prefect / Luigi
• Дисциплина
• Распределённые системы
• Локализация
• PostgreSQL

О компании и продукте

• Мы — команда локализации, калибровок и распределённой лидарной карты Автономного транспорта Яндекса. Мы занимаемся обработкой данных с многочисленных сенсоров, установленных на борту ТС, чтобы создавать непротиворечивую картину окружающего мира и определять точное положение ТС и параметры его перемещения. Какие задачи вас ждут Локализация автономного ТС в городской черте и на шоссе

Задачи

• Разработчик в службу локализации, карт и калибровок Автономного транспорта
• Вам предстоит заниматься поиском оптимального наложения лидарного скана на трёхмерную реконструкцию местности
• Повышать качество определения собственной скорости ТС на основе данных с лидаров, радаров и камер
• Улучшать предсказательную модель движения тягача с прицепом
• Обеспечивать отказоустойчивость локализации во всех условиях
• Построение и обновление лидарной карты
• Вы будете развивать алгоритмы построения трёхмерных реконструкций мира на основе лидарных данных
• Заниматься детекцией устаревания карты и создавать процессы её автоматического обновления
• Масштабировать и оптимизировать облачные пайплайны обработки сенсорных данных
• Работать над построением карты на борту автомобиля
• Калибровка сенсоров
• Нужно будет развивать алгоритмы сверхточного определения положения лидаров, камер и радаров на корпусе автомобиля
• Ускорять и автоматизировать процесс калибровки сенсоров после сборки или ремонта и обеспечивать его надёжность
• Детектировать раскалиброванность и исправлять её «на лету»
• Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

Требования

• Отлично владеете С++
• Имеете сильную математическую базу
• Любите сложные и исследовательские задачи
• От 3 лет

Будет плюсом

• Занимались локализацией, реконструкциями и калибровками (SLAM, visual/lidar/radar odometry, EKF, IMU, GNSS)
• Решали задачи математической оптимизации и использовали солверы (ceres, g2o, gtsam)
• Работали с большими распределёнными системами и пайплайнами обработки данных (Airflow, Dagster, MapReduce, YT, Postgres)
• Как в Яндексе проходят алгоритмические секции собеседований
• Как мы нанимаем бэкенд-разработчиков
• Задачи для подготовки к собеседованиям

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.