
яндекс · 27 дек.
Автономный транспорт должен всегда знать своё точное положение в пространстве. Один из самых надёжных методов решения этой задачи — локализация по лидарной карте: трёхмерной реконструкции мира в виде облака точек.
Команда разработки лидарной карты занимается механизмами автоматизированного построения и обновления лидарной карты, а также алгоритмами глобальной оптимизации над облаками точек, лежащими в основе этих механизмов.
Разработка и поддержка технологий построения карты
Мы хотим покрыть лидарной картой десятки тысяч километров, что потребует качественного скачка в текущей технологии построения. Приходите улучшать нашу математику и оптимизировать код построения карты.
Детекция устаревания карты и её автоматическое перестроение
Хотим уметь быстро и своевременно определять, что часть карты уже устарела, и перестраивать её.
Развитие алгоритмов оптимизации
Решаем интересную математическую задачу на очень больших данных. У нас много сложных и интересных задач для программистов и вычислительных математиков.
* Владеете C++ и Python
* Использовали облачные инструменты оркестрации данных (Нирвана Яндекса, Airflow, Dagster)
* Работали с большими данными
* Обладаете хорошим математическим бэкграундом и готовы погружаться в мир state-of-the-art алгоритмов оптимизации
* Решали задачи SLAM/оптимизации на фактор-графах
* Знаете, что такое ICP и NDT