Разработчик в группу разработки программной платформы автономного транспорта

О команде:

Команда распознавания окружения решает задачи обучения нейронных сетей для распознавания в самых разных сценариях. Мы твёрдо знаем: создать эффективный нейросетевой алгоритм без качественных данных невозможно. Именно поэтому мы строим собственную инфраструктуру для подготовки, обработки и интеграции данных во фреймворки обучения моделей распознавания.

Чем предстоит заниматься:

• Разработка кода на C++ в высоконагруженных системах, оптимизация кода и работа с многопоточными вычислениями;
• Разработка методов трекинга объектов дорожного движения;
• Применение данных с сенсоров (камер, лидаров и радаров) и нейросетевых детекторов для вычисления положения, скоростей и других параметров объектов вокруг автономного автомобиля.

Примеры задач:

• Оптимизация алгоритмов на Python и C++;
• Улучшение моделей движения объектов;
• Построение геометрии объектов.

Что мы ждем от кандидата:

• Уверенное владение C++;
• Хорошее знание алгоритмов и структур данных;
• Умение придумывать и оптимизировать готовые алгоритмы;
• Опыт работы с boost::geometry, Eigen и другими математическими C++ библиотеками.

Будет плюсом:

• Знание Python, CUDA, кинематики и динамики;
• Опыт работы над исследовательскими проектами;
• Сильная математическая подготовка;
• Опыт работы с ROS2 и в машинном обучении;
• Опыт многопоточного программирования.

Наш проект — программно-аппаратный комплекс «BRIO MRS» для технического надзора на строительной площадке. В его основе находится платформа дополненной и смешанной реальности собственной разработки, которая переносит проектную документацию будущего здания (BIM-модель) в физическое пространство строительного объекта.

Мы предлагаем:

• Работу в современной и стремительно развивающейся компании с высоко технологичными IT-продуктами собственной разработки и патентами,
• Работу над несколькими подпроектами в профессиональной команде, где ваши идеи будут быстро находить реализацию,
• Официальную заработную плату, оформление полностью по ТК РФ,
• Гибкий график работы (плавающее начало и окончание рабочего дня),
• Удобный офис в IT-парке (Казань, Петербургская, 52) с комфортной рабочей атмосферой – предполагается офисный формат работы,
• Развитую корпоративную культуру, регулярные корпоративные мероприятия, дружный коллектив.

Чем предстоит заниматься:

Работать над усовершенствованием платформы дополненной и смешанной реальности для визуализации BIM-модели в целях контроля качества и прогресса строительно-монтажных работ - запатентованный продукт "BRIO MRS" (БИМ-сканер), смежными проектами с использованием дополненной и смешанной реальности, собственными разработками в области видеоаналитики и компьютерного зрения.

В том числе:

• Работа с технологиями SLAM, Spatial Mapping, Gaussian Splatting и пр.
• Работа над построением карты глубин, повышением ее точности и качества.
• Построение систем распознавания объектов на основе нейросетей.
• Оптимизация существующего кода, приближение к вычислениям в реальном времени, снижение потребляемых ресурсов.
• Проведение исследований.

Что важно для нас:

• C++17 - уверенное знание, работа с памятью, указателями, многопоточностью.
• Знания и прикладные умения в 3D-математике и геометрии: линейная алгебра, кватернионы, матрицы трансформации, методы наименьших квадратов.
• OpenCV и Stereo Vision: Работа со стереопарой, калибровка камер, построение и фильтрация карт глубин.

Будет плюсом:

• SLAM: Понимание того, как работает SLAM под капотом (Feature extraction, matching, pose graph optimization, loop closure). Опыт работы с OpenVINS, ORB-SLAM, RTAB-Map или написание своих решений.

• CMake: Умение собирать кроссплатформенные (или под Windows) проекты, работать с зависимостями.
• Уверенное знание Python
• Уверенное знание Unity/.Net

Опыт разработки нейросетей, работы с Gaussian Splatting, облаками точек (LiDAR, PCL, Open3D), CI, опыт оптимизации алгоритмов под realtime на ограниченных ресурсах.