← Все вакансии

Руководитель команды лидарных технологий в локализации автономного авто

Автономный транспорт должен всегда знать своё точное положение в пространстве. Один из самых надёжных методов решения этой задачи — лидарная локализация.

Команда лидарной локализации разрабатывает и совершенствует алгоритмы на основе лидарных облаков. Мы ищем сильного руководителя, который поможет довести лидарную локализацию до стабильности 99,99% в реальных условиях эксплуатации.

Задачи и обязанности

Руководство командой лидарной локализации

Вы будете управлять командой разработки, формировать технический вектор и помогать инженерам доводить решения до production-качества. В этой роли важно совмещать лидерские качества, готовность принимать архитектурные решения и глубоко погружаться в алгоритмическую часть. Также ждём, что вы сфокусируетесь на практическом результате и стабильной работе системы в реальных сценариях эксплуатации.

Развитие алгоритмов локализации и матчинга облаков точек

Вам предстоит улучшать алгоритмы локализации на базе лидарных данных, включая подходы к matching и pose estimation. Важной частью работы станет развитие методов матчинга облаков точек, в том числе на основе ICP и его вариаций, с акцентом на точность, устойчивость и производительность. Также нужно будет повышать качество локализации в сложных условиях, включая работу с устаревшими или частично неактуальными лидарными картами.

Повышение точности локализации и развитие семантического матчинга

Одним из ключевых направлений станет улучшение точности и стабильности определения ориентации кабины и полуприцепа грузового транспорта. Для этого потребуется развивать более надёжные алгоритмические подходы, способные работать в разнообразных и нестабильных условиях. Дополнительно вам предстоит внедрять и развивать методы семантического матчинга для повышения качества позиционирования.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

Требования

  • Работали в роли тимлида в технической команде
  • Имеете бэкграунд в робототехнике, автономном транспорте или ADAS
  • Получили практический опыт работы с лидарами и облаками точек
  • Понимаете задачи matching, pose estimation
  • Умеете доводить алгоритмы до production-качества

Дополнительные требования

  • Применяли ML или Deep Learning в задачах локализации, perception или matching
  • Разрабатывали алгоритмы семантического матчинга
  • Имеете уверенный опыт разработки алгоритмов лидарной локализации
Откликнуться →