Mecka
Mecka

Mecka bygger infrastruktur for fysisk KI og hjelper team innen robotikk og embodied AI med å omdanne menneskelig aktivitet i den virkelige verden til systemer som kan lære, evalueres og fungere pålitelig utenfor laboratoriet. Egoverse-plattformen kombinerer storskala egosentriske datasett med telemetri fra syn, dybderegistrering, taktil sansing, bevegelse og lokalisering.

Gjennom utviklerverktøy, API-er og bedriftstjenester støtter Mecka evaluering og utrulling av oppgavespesifikke robotsystemer. Selskapet samarbeider med OEM-er innen maskinvare, modellutviklere og kommersielle partnere, og leverer data- og driftslaget for robotikk uten å produsere roboter selv.

3D-datamaskinsyningeniør hos Mecka (hybrid i Toronto)

Led arbeidet med 3D-geometri, temporal filtrering og invers kinematikk innen robotikk og embodied AI. Bidra til å bygge pålitelig datainfrastruktur og kvalitetskontroller for produksjonssystemer.

Beskrivelse

  • Utvikle klassisk 3D-geometri for rekonstruksjon fra flere visninger, triangulering, PnP, kamerakalibrering, korrigering av linseforvrengning og reprojisering.
  • Finjustere temporale filtre for å redusere risting samtidig som ekte bevegelser bevares.
  • Bruke invers kinematikk og fysiske begrensninger, inkludert faste benlengder.
  • Lage valideringskontroller som hindrer feilaktige bilderammer i å komme med i leverte data.
  • Gjøre modellutdata om til ryddige datasett, rapporter og kvalitetsmålinger.
  • Vedlikeholde en datapipeline som fungerer i stor skala.
  • Lage visualiseringsverktøy og dashbord for baner, overlagringer og feilanalyse.
  • Bidra med ekspertise innen klassisk datamaskinsyn i hele organisasjonen.
  • Samarbeide med forskningsteam og tolke modellatferd uten å trene modeller.

Krav

  • Minst fem års yrkeserfaring innen programvareutvikling og datamaskinsyn.
  • Skriv ren og effektiv Python-kode for produksjon; erfaring med C++ er en fordel.
  • Svært god forståelse av geometri fra flere visninger, inkludert triangulering, PnP, kamerakalibrering, reprojisering og koordinattransformasjoner.
  • Erfaring med temporal filtrering og signalbehandling, inkludert lavpassfiltre, Kalman-filtre og interpolering.
  • Kunnskap om invers kinematikk og begrensninger for stive legemer eller benlengder i artikulerte strukturer.
  • Erfaring med å tolke utdata og feilmønstre fra dype modeller, for eksempel pose- og meshregressorer; modelltrening er ikke påkrevd.
  • Komfortabel med støyende data fra den virkelige verden og med å bygge kvalitetskontroller som fanger opp problemer før kundene gjør det.
  • Erfaring med rekonstruksjon av menneskelig positur eller mesh er en fordel.
  • Erfaring med Bayesiansk filtrering, tilstandsestimering og optimaliseringsverktøy som Ceres eller GTSAM er en fordel.
  • Erfaring med å lage datamaskinsynsverktøy, som visualisering av baner og dashbord for overlagring eller kvalitet, er en fordel.
  • Erfaring med stereo, flere visninger eller ego-exo-opptak er en fordel.
  • Erfaring med lettvekts temporal maskinlæring er en fordel.

Fordeler

  • Eierandeler.
  • Helse- og velværeordninger.
  • Flere bedriftsprogrammer.

Relaterte jobber