مهندس إدراك

كجزء من فريق مهندسي الإدراك في أوريجن (سابقًا 10xconstruction)، ستساعد روبوتاتنا المستقلة في إنهاء الجدران على "رؤية" موقع العمل.
ستقوم بتصميم وتنفيذ خطوط إدراك - دمج الكاميرا وLiDAR، نماذج رؤية التعلم العميق، وهندسة سحابة النقاط - لتزويد الروبوت بالوعي الذي يحتاجه.
المسؤوليات الرئيسية تطوير ونشر مكونات الإدراك ثلاثي الأبعاد لفهم المشهد الهندسي باستخدام أجهزة الاستشعار العمقية، وLiDAR، وكاميرات RGB.
بناء عقد ROS 2 التي تعالج وتفسر البيانات المكانية (سحب النقاط، خرائط العمق، تدفقات الصور) لنمذجة البيئة وتخطيط المهام.
تدريب ودمج نماذج التعلم العميق لفهم السيمانتية ثلاثية الأبعاد، بما في ذلك تحليل السطح وتقسيم الأجسام.
تصميم استراتيجيات دمج حساسات قوية تجمع بين البيانات البصرية، والقصور الذاتي، والبيانات المكانية لإعادة بناء المشهد وتحديد موقع الروبوت.
قياس وتحسين نماذج الإدراك للنشر على منصات الحوسبة الطرفية (مثل NVIDIA Jetson) باستخدام أدوات مثل TensorRT أو ONNX.
جمع وتنظيم مجموعات بيانات عالية الجودة (حقيقية وصناعية)؛ أتمتة خطوط تدريب التجارب وتتبعها.
التعاون عبر فرق الروبوتات (المناورة، الملاحة، السحابة) لتقديم حزم إدراك جاهزة للإنتاج للتشغيل المستقل في بيئات البناء الديناميكية.
المؤهلات والمهارات فهم قوي للجبر الخطي، الاحتمالات والهندسة؛ دورات دراسية أو مشاريع في رؤية الكمبيوتر أو إدراك الروبوتات.
إجادة Python 3.x وC++17/20؛ راحة في استخدام git وCI workflows.
خبرة مع ROS 2 (rclcpp / rclpy) وإعدادات الرسائل / الإطلاق المخصصة.
معرفة برؤية التعلم العميق (PyTorch أو TensorFlow) - التصنيف، الكشف أو التقسيم.
العمل العملي مع معالجة سحابة النقاط (PCL، Open3D)؛ معرفة متى يتم تطبيق الشبكات الفوكسل، الأشجار KD، RANSAC أو ICP.
مكافأة: التعرض لمعايرة الكاميرا وLiDAR، أو مكتبات التحسين في الوقت الحقيقي (Ceres، GTSAM).
لماذا نحن؟
العمل جنبًا إلى جنب مع المؤسسين والمهندسين الكبار لإعادة تعريف الروبوتات في البناء.
بناء تقنية تحل محل العمل اليدوي الخطير والمتكرر في إنهاء الجدران بأنظمة ذكية مستقلة.
ساعد في تشكيل ليس فقط منتج، ولكن شركة كاملة - ورؤية كودك على روبوتات حقيقية في مواقع العمل النشطة.
Python 3.x C++17/20 ROS 2 PyTorch Open3D RANSAC