ML/CV-инженер с сильной 3D-геометрией

Мы — лидарная компания с промышленными программно-аппаратными комплексами. Сейчас запускаем Proof of Concept: нужно собрать и проверить на реальных данных алгоритмический модуль геометрического контроля и оценки отклонений крупных объектов — с выездом на пилот совместно с партнёром. Команда на старте — три человека: Продакт-директор — приоритеты, заказчик, пилоты, приёмка результата. Тимлид (fullstack) — архитектура продукта, интеграция, разработка кода вокруг алгоритмического ядра. Вы (эта роль) — алгоритмика, метрики, код алгоритмов, визуализация для валидации.

Ваши задачи на этапе PoC:

1. Данные — работа с сырыми облаками точек с лидаров (несколько ракурсов), участие в постановке требований к сбору; подготовка синтетических сцен для отладки.

2. Сшивание — регистрация и склейка сканов в единую модель, метрики качества.

3. Очистка — фильтрация шума и посторонних объектов в сцене.

4. Геометрия — выравнивание облака, подгонка референсной модели, выделение граней и рёбер.

5. Анализ отклонений — карта отклонений от эталона, выделение аномалий, скоринг.

6. Распознавание — маркировка и идентификаторы на объекте и в потоке, в том числе на движущемся транспорте (OCR, оценка скорости, сегментация сцены).

7. Визуализация — 3D-просмотр и развёртки поверхностей с результатами анализа; материал для полевой валидации.

8. Метрики — для каждого шага измеримые критерии качества. В перспективе возможны смежные задачи по объёмным замерам и фильтрации сцены в складской/промышленной среде; старт — с модуля геометрического контроля. ​​​​​​​

Обязательные хард-скиллы: 3D и облака точек Работа с облаками точек: загрузка, даунсэмплинг, фильтрация выбросов, нормали, сегментация. Регистрация и сшивание мультивидовых сканов (ICP и родственные методы, метрики качества). Геометрическое выравнивание: ориентация по осям, подгонка плоскостей/ примитивов, референсные/CAD-модели. Карты отклонений от эталонной геометрии; оценка деформаций на уровне граней и рёбер. Компромиссы точность ↔ скорость ↔ устойчивость к шуму на реальных данных.

​​​​​​​Вы НЕ подойдете, если: Только research и метрики, без реализации в коде. Старт работы только при полностью готовом размеченном датасете. Jupyter как финальный артефакт без модуля для продукта. Не готовы участвовать в подготовке данных и полевой валидации.

Что предлагаем мы:

1. Работа в высокотехнологичной компании в современном офисе в Сколково (гибридный формат рассматривается только после успешного прохождения испытательного срока)

2. Работа с high-tech решениями в области роботизации и LiDAR комплексных систем.

3. Возможность профессионального роста на быстрорастущем рынке автоматизации и роботизации

4. Оформление согласно ТК РФ

5. ДМС после прохождения испытательного срока

6. Мы предлагаем конкурентную зарплату по результатам собеседования