Разработчик SLAM (LiDAR + Visual)

О компании

Мы создаём системы лазерного сканирования и навигации для картографии, строительства, промышленности и робототехники — от полевых сканов до высокоточных 3D‑моделей и цифровых двойников.

Роль

Ищем разработчика алгоритмов SLAM для гибридного сканера (лазерный + визуальный). Вы будете отвечать за устойчивую локализацию и построение карты в реальном времени, сшивку облаков точек и интеграцию с многосенсорным стеком (LiDAR/камеры/IMU/GNSS).

Ключевые задачи

• Разработка и оптимизация LiDAR‑SLAM и Visual-/VIO‑SLAM (реальное время, ограниченные ресурсы, большие данные).
• Сшивка облаков точек и геопривязка: интеграция IMU/GNSS, стабилизация траектории, оценка и коррекция дрейфа.
• Работа с трансформами и калибровками: extrinsics/intrinsics, временная синхронизация, tf2/frames.
• GPU‑ускорение: перенос «узких мест» на CUDA (pre-/post‑processing, feature extraction, correspondence search).
• Надёжность в полях: прототипирование, полевые тесты, сбор и анализ логов (rosbag2), быстрая итерация.
• Код промышленного уровня (C++ с уклоном), профилирование, multithreading, CI, код‑ревью, документация.

Обязательные требования

• 3+ года разработки на C++ (C++14/17), уверенное владение современным STL, шаблонами, RAII.
• Практический опыт в SLAM/одометрии (LiDAR и/или визуальный), понимание геометрии и вероятностных моделей. 
• Умение работать с трансформами, системами координат, калибровками и временной синхронизацией. 
• Point Clouds: опыт с PCL/Open3D; Computer Vision: OpenCV. 
• CUDA на уровне написания и профилирования вычислительных ядер. 
• Git, умение читать статьи/доки, аккуратная инженерная дисциплина.

Преимущества (большой плюс)

• Опыт с различными 3D‑лидарами (Livox/Ouster/Velodyne/Robosense и др.), знание драйверов и SDK.
• ROS2 (rclcpp, tf2, rosbag2), пайплайны записи/воспроизведения данных, инструменты калибровки.
• Интеграция GNSS/IMU. Python для прототипов и инструментов разработчика. 
• Навыки «железячника»: подключить сенсоры, проложить кабель, проверить питание и синхронизацию. 
• Возможность выезжать на тестирования, права категории B — как плюс. 
• Английский — чтение статей/документации.

Технологии и данные

• Языки: C++ (основной), Python (вспомогательный). 
• Либы/стек: ROS2, tf2, PCL, Open3D, OpenCV, CUDA.
• Данные: многолидарные/многокамерные записи, IMU/GNSS, полевые наборы с индустриальных объектов.

Условия

• Сложные инженерные задачи на стыке CV/робототехники/геодезии.
• Современное оборудование и регулярные полевые испытания.
• Полная/частичная занятость, гибридный формат, конкурентный оффер по результатам собеседования, сильная команда.

Процесс

1. Скрин интервью (15–30 мин).
2. Техническое интервью (алгоритмы SLAM, код на C++/CUDA).
3. Практическое задание или разбор ваших прежних проектов/кода.
4. Финал с командой.