Инженер-робототехник

Наши ожидания от кандидата (обязательно) Математика и оценка состояния: Уверенное владение линейной алгеброй, теорией вероятностей и математической статистикой на уровне практического применения (матрицы, якобианы, распределения, байесовский вывод). Понимание принципов фильтрации: как работает расширенный фильтр Калмана (EKF), какую роль играет ковариационная матрица и как она связана с «доверием» к данным. Знание отличий фильтрации от графовой оптимизации (pose graph) применительно к SLAM, понимание архитектуры современных SLAM-систем: фронтэнд, бэкэнд, обнаружение петель, релокализация. Практический опыт: Уверенное программирование на C++ (11/14/17) в среде Linux. Опыт работы с ROS/ROS2 (ноды, топики, сервисы, bag-файлы, time synchronization). Практический опыт запуска и отладки хотя бы одного из фреймворков визуально-инерциальной или лидарно-инерциальной одометрии/SLAM (VINS-Mono, VINS-Fusion, ORB-SLAM3, FAST-LIO, LIO-SAM или аналоги). Владение Python для анализа данных, прототипирования и визуализации.

• Мы молодая команда разработчиков робототехнических комплексов. Ищем инженера для создания автономных наземных роботов различной конструкции: начиная от гусеничных и заканчивая шагающими роботами-пауками.
• Команда активная, трудолюбивая и с большими амбициями. Ждем вас на собеседование)