Staff AI Research Engineer - 3D Computer Vision

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Инженер-исследователь в команду computer vision, специализирующуюся на понимании сцены и локализации. Разработка систем scene matching, geo-registration, SLAM и 3D-реконструкции для оборонных платформ.

Задачи

• Разрабатывать и бенчмаркать пайплайны scene matching и geo-registration, устойчивые к изменению освещения, ракурса, сезона и модальности сенсоров
• Строить и оценивать системы SLAM, визуальной одометрии и structure-from-motion для развёртываемых платформ в реальных условиях
• Исследовать и адаптировать state-of-the-art методы geometric deep learning и feature matching под конкретные задачи — от локальных дескрипторов до learned place recognition
• Сотрудничать с продуктовыми и deployment-командами для интеграции результатов локализации и реконструкции в пайплайны навигации и принятия решений
• Разрабатывать CV-модели и пайплайны на основе последних SOTA-методов, проектировать эксперименты и проводить бенчмарки
• Адаптировать техники под целевое железо и ограничения downstream ML/AI-задач

Требования

• MSc в computer science, machine learning, robotics или смежной области с опытом проектирования и оценки продвинутых AI-систем
• Практический опыт разработки систем локализации, scene matching или 3D-реконструкции за пределами бенчмарков
• Глубокое знание современных подходов geometric computer vision и deep learning: learned feature matching, place recognition, visual SLAM, VIO, NeRF, domain adaptation, model compression
• Сильные навыки software engineering, чистый и структурированный код на Python, опыт деплоя AI-софта в продакшн с тестированием, QA и мониторингом
• Отличные коммуникативные навыки и умение представлять результаты исследований
• Увлечённость современными исследованиями и желание реимплементировать SOTA-подходы в geometric deep learning, SLAM и 3D vision

Условия

• Конкурентная зарплата и VSOP-опционы
• Релокационная поддержка до €2 500 и 4 недели временного жилья
• Годовой бюджет на обучение €500/£450
• Спортзал и поддержка ментального здоровья (Nilo.health)
• Регулярные корпоративные мероприятия и ежемесячные социальные выплаты
• Оплачиваемый родительский отпуск: 22 недели для основного опекуна и 6 недель для второго
• 5 дней оплачиваемого отпуска по семейным обстоятельствам, возможность 100% удалённой работы во время беременности и поэтапного возврата

Навыки

• Python
• SLAM
• visual odometry
• structure-from-motion
• NeRF
• geometric deep learning
• feature matching
• place recognition
• VIO
• domain adaptation
• model compression
• Rust
• C++