Mecka
Mecka

Mecka entwickelt die Infrastruktur für Physical AI und unterstützt Robotik- sowie Embodied-AI-Teams dabei, reale menschliche Aktivitäten in Systeme zu überführen, die lernen, bewertet werden und außerhalb des Labors zuverlässig arbeiten können. Die Egoverse-Plattform kombiniert groß angelegte egocentrische Datensätze mit Telemetriedaten aus Bildverarbeitung, Tiefensensorik, taktiler Wahrnehmung, Bewegung und Lokalisierung.

Mit Entwicklerwerkzeugen, APIs und Unternehmensdiensten unterstützt Mecka die Bewertung und Bereitstellung aufgabenspezifischer Robotersysteme. Das Unternehmen arbeitet mit Hardware-OEMs, Modellentwicklern und kommerziellen Partnern zusammen und stellt die Daten- und Betriebsebene für Robotik bereit, ohne selbst Roboter herzustellen.

3D-Computer-Vision-Ingenieur bei Mecka (Hybrid in Toronto)

Verantworte 3D-Geometrie, zeitliche Filterung und inverse Kinematik für Robotik und verkörperte KI. Entwickle zuverlässige Dateninfrastruktur und Qualitätsprüfungen für Produktivsysteme.

Beschreibung

  • Entwickle klassische 3D-Geometrie für Mehransichtsrekonstruktion, Triangulation, PnP, Kamerakalibrierung, Entzerrung und Reprojektion.
  • Stimme zeitliche Filter so ab, dass sie Bildzittern reduzieren und echte Bewegungen erhalten.
  • Wende inverse Kinematik und physikalische Einschränkungen an, darunter feste Knochenlängen.
  • Erstelle Validierungsprüfungen, die fehlerhafte Einzelbilder aus den ausgelieferten Daten heraushalten.
  • Überführe Modellausgaben in saubere Datensätze, Berichte und Qualitätskennzahlen.
  • Warte eine Datenpipeline, die sich für den Betrieb in großem Maßstab eignet.
  • Erstelle Visualisierungen und Dashboards für Trajektorien, Overlays und Fehleranalysen.
  • Bringe dein Fachwissen in klassischer Computer Vision im gesamten Unternehmen ein.
  • Arbeite mit Forschungsteams zusammen und interpretiere Modellverhalten, ohne Modelle zu trainieren.

Anforderungen

  • Mindestens fünf Jahre Berufserfahrung in Softwareentwicklung und Computer Vision.
  • Schreibe sauberen, effizienten Python-Code für den Produktiveinsatz; C++-Erfahrung ist ein Plus.
  • Fundierte Kenntnisse der Mehransichtsgeometrie, einschließlich Triangulation, PnP, Kamerakalibrierung, Reprojektion und Koordinatentransformationen.
  • Erfahrung mit zeitlicher Filterung und Signalverarbeitung, einschließlich Tiefpass- und Kalman-Filtern sowie Interpolation.
  • Kenntnisse inverser Kinematik und von Starrkörper- oder Knochenlängenbedingungen für gelenkige Strukturen.
  • Erfahrung bei der Interpretation von Ausgaben und Fehlermodi tiefer Modelle, etwa von Pose- und Mesh-Regressoren; Modelltraining ist nicht erforderlich.
  • Sicherer Umgang mit verrauschten Daten aus der realen Welt und Entwicklung von Qualitätsprüfungen, die Probleme erkennen, bevor sie Kundinnen und Kunden auffallen.
  • Erfahrung mit menschlicher Pose- oder Mesh-Rekonstruktion ist ein Plus.
  • Kenntnisse Bayes'scher Filterung, Zustandsschätzung und Optimierungswerkzeuge wie Ceres oder GTSAM sind ein Plus.
  • Erfahrung mit der Entwicklung von Computer-Vision-Werkzeugen wie Trajektorienvisualisierungen sowie Overlay- oder Qualitätsdashboards ist ein Plus.
  • Erfahrung mit Stereo-, Mehransichts- oder Ego-Exo-Aufnahmen ist ein Plus.
  • Erfahrung mit leichtgewichtigem temporalem maschinellem Lernen ist ein Plus.

Zusatzleistungen

  • Unternehmensanteile.
  • Leistungen für Gesundheit und Wohlbefinden.
  • Weitere Unternehmensprogramme.

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