Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
AeroVect
Нью-Йорк, Соединенные Штаты4 месяца назад
Грейд
Senior
Опыт работы
от 5 лет
Формат работы
Удалённо, Гибрид, Офис
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
AeroVect трансформирует наземное обслуживание с помощью автономных систем, переопределяя, как авиакомпании и наземные службы по всему миру управляют повседневными операциями. Мы — компания серии A, поддерживаемая ведущими венчурными инвесторами в области авиации и автономного вождения. Среди наших клиентов — крупнейшие в мире авиакомпании и поставщики наземных услуг. Для получения дополнительной информации посетите AeroVect.
Мы ищем старшего инженера-программиста в команду локализации, который возьмет на себя ответственность за наши системы калибровки — от повышения надежности и стабильности существующего стека офлайн-калибровки, его адаптации для новых датчиков и сред, до создания системы проверки калибровки в реальном времени для непрерывных автономных операций в крупных аэропортах. Помимо калибровки, вы будете вносить вклад в более широкие усилия по локализации, картографированию и интеграции датчиков по мере роста команды. Вы будете работать под руководством старшего инженера по локализации и тесно сотрудничать с командами Perception, Planning и Infrastructure.
Полная ответственность за стек калибровки — повышение надежности существующей офлайн-калибровки, устранение пробелов в охвате сенсорного набора (LiDAR, IMU, GNSS, камеры, радар), обеспечение повторяемости, прослеживаемости каждой калибровки и четких критериев прохождения/непрохождения
Проектирование и создание системы проверки калибровки в реальном времени, которая отслеживает согласованность между датчиками во время полевых миссий, обнаруживает дрейф и интегрируется с архитектурой безопасности транспортного средства
Вклад в пайплайн локализации и картографирования — интеграция датчиков, оптимизация производительности, регрессионное тестирование и развертывание в новых операционных средах
Разработка инструментов для ведения логов состояния калибровки, диагностики и постоперационного анализа
Развертывание, тестирование и итерации с использованием данных реальных автономных операций в действующих аэропортах
AeroVect is transforming ground handling with autonomy, redefining how airlines and ground service providers around the globe run day-to-day operations. We are a Series A company backed by top-tier venture capital investors in aviation and autonomous driving. Our customers include some of the world’s largest airlines and ground handling providers. For more information, visit AeroVect.
We are looking for a Senior Software Engineer to join the Localization team and take ownership of our calibration systems — from robustifying and stabilizing the existing offline calibration stack, through adapting it for new sensors and environments, to building online calibration validation for continuous autonomous operations at major airports. Beyond calibration, you will contribute to the broader localization, mapping, and sensor integration efforts as the team scales. You will work under the supervision of a Staff Localization Engineer and collaborate closely with the Perception, Planning, and Infrastructure teams.
Own the calibration stack end-to-end — improve reliability of existing offline calibrations, close coverage gaps across the sensor suite (LiDAR, IMU, GNSS, cameras, radar), and ensure every calibration is repeatable, traceable, and has clear pass/fail criteria
Design and build an online calibration validation system that monitors cross-sensor consistency during live missions, detects drift, and integrates with the vehicle's safety architecture
Contribute to the localization and mapping pipeline — sensor integration, performance tuning, regression testing, and deployment to new operating environments
Develop tooling for calibration health logging, diagnostics, and post-mission analysis
Deploy, test, and iterate using data from real autonomous operations at active airports
5+ years of experience in robotics or autonomous vehicles with hands-on work in sensor calibration, localization, or state estimation
Strong practical knowledge of multi-sensor calibration - intrinsic, extrinsic, and temporal - across LiDARs, IMUs, GNSS, and cameras
Proven experience with non-linear optimization frameworks (Ceres, GTSAM, g2o) or filtering approaches (EKF, UKF)
Strong C++ skills (C++17+) and working experience with Linux and ROS/ROS2
Understanding of how calibration quality propagates through localization and perception
BS or MS in Computer Science, Robotics,Electrical/Mechanical Engineering, or related field
MS or PhD with a focus on calibration, localization, or state estimation
Experience building online/runtime calibration monitoring for deployed autonomous systems
Experience with factor graphs, graph-based SLAM, or open-source tools like Kalibr, LIO-SAM, GLIM, Ceres, GTSAM
Track record of deploying calibration or localization systems on real hardware in production environments
Experience defining safety-relevant thresholds and working with safety monitoring architectures
Familiarity with OpenCV, PCL, or Open3D
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 171 000 до 221 000
5+ лет опыта работы в области робототехники или автономных транспортных средств с практическим опытом в калибровке датчиков, локализации или оценке состояния
Глубокие практические знания мультисенсорной калибровки — внутренней, внешней и временной — для LiDAR, IMU, GNSS и камер
Подтвержденный опыт работы с фреймворками нелинейной оптимизации (Ceres, GTSAM, g2o) или подходами фильтрации (EKF, UKF)
Сильные навыки C++ (C++17+) и опыт работы с Linux и ROS/ROS2
Понимание того, как качество калибровки влияет на локализацию и восприятие
Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, робототехники, электротехники/машиностроения или смежной области
Степень магистра или PhD с фокусом на калибровку, локализацию или оценку состояния
Опыт создания систем мониторинга калибровки в реальном времени для развернутых автономных систем
Опыт работы с факторными графами, SLAM на основе графов или инструментами с открытым исходным кодом, такими как Kalibr, LIO-SAM, GLIM, Ceres, GTSAM
Опыт развертывания систем калибровки или локализации на реальном оборудовании в производственных средах
Опыт определения пороговых значений, связанных с безопасностью, и работы с архитектурами мониторинга безопасности
Знакомство с OpenCV, PCL или Open3D