Niantic Spatial, Inc.は、物理世界を機械可読な形で表現するための地理空間AIを開発しています。同社のプラットフォームは、地上および航空センサーのデータを組み合わせ、高精度で地理参照情報を備えた3Dデジタルツインを生成します。また、GPSが不安定な環境でのビジュアルローカライゼーションを支援し、地図化された環境に意味情報を付加します。空間の取得、再構築、位置特定、理解に対応する製品を通じて、開発者や組織向けのSDKおよびエンタープライズサービスを提供し、ロボティクス、公共部門・防衛、産業、大規模会場などの用途に対応しています。
コンピュータビジョンAIエンジニア
Niantic SpatialのフィジカルAIおよび地理空間プラットフォーム向けに、コンピュータビジョンによる位置推定モデルを学習させます。 データパイプライン、評価ベンチマーク、本番推論システムを構築します。
仕事内容
- PyTorchを使用して、視覚的位置推定モデルを開発、学習、評価します。
- 本番画像での精度を高めるため、モデルアーキテクチャ、損失関数、学習ループを改善します。
- 画像、ポーズデータ、3D点群を取り込み、前処理する高スループットのパイプライン構築を支援します。
- 300億枚の画像コーパスを使用して、GPUシステム上でモデルを学習させます。
- 位置推定のポーズ精度、再現率、本番環境のレイテンシを測定するベンチマークを構築、維持します。
- モデルのエクスポート、推論の最適化、監視を通じて、デプロイに向けた準備を行います。
- 研究チームおよび実世界テストラボと連携し、現場での失敗を学習データに反映させ、ベンチマークを改善します。
- データ準備や学習から本番サービスまで、パイプライン全体に携わります。
応募要件
- PyTorchを使ったコンピュータビジョン向け深層学習モデルのトレーニング経験。授業、研究、インターンシップ、またはキャリア初期の業務での経験を含みます。
- 以下のいずれかの基礎知識：視覚的位置推定、学習ベースの特徴マッチング、画像検索、ポーズ推定、SLAM、またはSfM。
- カメラモデル、エピポーラ幾何、ポーズ表現など、3D幾何の理解。
- 大規模な画像または3Dデータセットの前処理やキュレーションを含む取り扱い経験。
- GPUを使った学習に慣れており、学習結果を評価できること。
- Pythonの高いスキル。
- コンピュータサイエンス、コンピュータビジョン、ロボティクス、または関連分野の学士号・修士号、あるいは同等の実務経験。
- 週3日以上、サンフランシスコのオフィスで勤務できること。
福利厚生
- 年間賞与
- 株式報酬
- 医療保険
- 歯科保険
- 視力保険
- 401(k)
- 充実した福利厚生
