Разработчик инфраструктуры лидарной карты

Разработчик инфраструктуры лидарной карты

Автономный транспорт должен всегда знать своё точное положение в пространстве. Один из самых надёжных методов решения этой задачи — локализация по лидарной карте: трёхмерной реконструкции мира в виде облака точек.

Команда разработки инфраструктуры лидарной карты строит масштабируемые системы автоматизированного создания и обновления карт, а также создаёт инженерные решения, чтобы оптимизировать обработку больших объёмов геопространственных данных.

Какие задачи вас ждут

Масштабирование и оптимизация платформы построения карт Нам нужно покрыть лидарной картой десятки тысяч километров. Для этого мы учимся строить карту очень быстро, что требует рефакторинга архитектуры системы, масштабирования пайплайнов обработки данных и контроля качества всех систем. Мы работаем над умной оркестрацией и батчингом операций построения, чтобы выиграть в скорости.

Проектирование системы мониторинга актуальности и перестроения устаревшей карты Разрабатываем инструменты, чтобы автоматически определять устаревание карты, оркестрировать процессы перестроения и управлять версионированием геопространственных данных в реальном времени.

Развитие высоконагруженных систем обработки облаков точек Построение каждого километра — это задача оптимизации облаков точек, требующая численной оптимизации и многократного решения СЛАУ. Мы оптимизируем критичные по памяти и CPU операции, решаем задачи кеширования, а также управления ресурсами при обработке сложных 3D-структур.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

Мы ждём, что вы

• Глубоко знаете C++ и Python
• Обрабатывали большие данные в распределённых системах
• Понимаете принципы архитектуры масштабируемых систем, умеете работать с ограничениями памяти и пропускной способности
• Способны профилировать и оптимизировать высоконагруженный код

Будет плюсом

• Работали с облачными системами оркестрации данных (Yandex Nirvana, Airflow, Dagster или аналогами)
• Решали инженерные задачи оптимизации на графах (SLAM, фактор-графы)
• Знакомы с алгоритмами регистрации облаков точек (ICP, NDT)
• Знакомы с геопространственными данными или системами картографии