Инженер компьютерного зрения для гуманоидных роботов

Мы разрабатываем платформу интеллектуального управления антропоморфными роботами. Наша цель — создать высокотехнологичный продукт, который можно тиражировать и использовать в широком спектре задач, от логистики и индустриальной автоматизации до сервисных функций в уходе за людьми и обслуживании. Мы будем интегрировать лучшие решения в таких областях (машинное зрение, планирование движения, управление манипуляторами, ИИ) и разрабатывать новые компоненты, которые помогут роботам взаимодействовать с реальным миром и выполнять сложные задачи максимально эффективно и безопасно.

Классическое восприятие — основа автономной работы. Без точного и надёжного восприятия окружения робот не сможет корректно идентифицировать препятствия, распознавать объекты и людей, оценивать поверхности или строить карту пространства. Для гуманоидных роботов это особенно критично: их высота, сложная кинематика и требования к балансу делают точную интерпретацию трёхмерного пространства, включая рельеф и движущиеся объекты, необходимой для устойчивости и предсказуемости движений.

Какие задачи вас ждут

Разработка сенсорных систем
Вам предстоит создавать алгоритмы обработки мультимодальных данных (стереокамеры, лидары, IMU) для локализации, построения карт окружения и семантического понимания среды. Реализовывать решения для 3D-реконструкции, трекинга объектов и людей в динамических сценариях.

Интеграция нейросетевых моделей
Адаптировать state-of-the-art ML-модели (детекция, сегментация, ключевые точки) под embedded-платформы роботов. Оптимизировать инференс для работы в реальном времени, обеспечивая баланс точности и производительности.

Создание инфраструктуры обработки данных
Разрабатывать пайплайны для калибровки сенсоров, синхронизации потоков данных и сенсорной фьюжен. Строить инструменты визуализации потокового видео, отладки сенсоров в полевых условиях и генерации синтетических датасетов.

Надёжность в экстремальных условиях
Обеспечивать стабильность восприятия при изменении освещения, погодных аномалиях и частичных помехах сенсоров. Внедрять механизмы самодиагностики для критических систем.

Мы ждем, что вы

• Глубоко понимаете computer vision: 3D geometry, SLAM, multi-view fusion, sensor calibration
• Имеете опыт production-внедрения ML: PyTorch/TensorFlow → ONNX/TensorRT, оптимизация под CPU/GPU
• Работали с сенсорными системами: камеры (RGB-D, event-based), лидары, IMU, тактильные сенсоры
• Умеете проектировать отказоустойчивые системы: обработка шумов, outlier rejection, confidence estimation
• Объясняете сложные решения: коллегам из Motion Planning, control- и hardware-инженерам

Будет плюсом, если вы

• Имеете опыт в робототехнике: разрабатывали или внедряли автономные системы (гуманоиды, манипуляторы, дроны)
• Работали с ROS2 или аналогами
• Применяли симуляцию (Isaac Sim, MuJoCo, Gazebo или подобные) для обучения и тестирования моделей
• Понимаете смежные области: kinematics, motion prediction, reinforcement learning