Localization and Place Recognition DL Research Engineer

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.