Localization and Place Recognition DL Research Engineer
Описание
Будете подбирать и внедрять алгоритмы Global Pose Estimation — чтобы робот ориентировался в пространстве после включения или потери трекинга, indoor и outdoor. Обязанности Чем предстоит заниматься: мультимодальный indoor/outdoor модуль локализации: Place Recognition, Pose Estimation, kidnapping problem, map optimization (images/point clouds/odometry). эксперименты и гипотезы автотюнинг гиперпараметров (Optuna) сбор данных из симуляции и реальных датасетов метрики качества, баланс скорость/ресурсы/качество документирование, CI/CD, Docker тестирование через TILT на роботах участие в архитектуре системы. Требования Кого ищем: разбираетесь в современных нейросетевых архитектурах, горите разработкой, ресёчем, математикой, робототехникой уверенный Python (PEP — не догма, SOLID, ООП, без лишних for), умеете читать и править C++ умеете превращать статьи в гипотезы → эксперименты → результат для команды математика на уровне «вспомню и применю» наш стек: Linux, Git, Bash, Docker, ROS2; numpy, scipy, opencv, cupy, pytorch, ONNX, TensorRT, pcl, eigen будет плюсом: опыт в Place Recognition/SLAM/Sensor Calibration/Legged Robots, статьи, Factor Graph, работа с сенсорами, работа c Nvidia Jetson, AI-агенты и context engineering, ROS2, Jetson, k3s Условия офисный формат в Москве (Автозаводская 23а к2) ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия расширенный ДМС и льготное страхование для семьи уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития выгодная ипотека для сотрудников подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера корпоративная пенсионная программа.