Разработчик в службу локализации, карт и калибровок Автономного транспорта

Дата размещения вакансии: 24.10.2025
Работодатель: Яндекс
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Мы — команда локализации, калибровок и распределённой лидарной карты Автономного транспорта Яндекса. Мы занимаемся обработкой данных с многочисленных сенсоров, установленных на борту ТС, чтобы создавать непротиворечивую картину окружающего мира и определять точное положение ТС и параметры его перемещения.

Какие задачи вас ждут:

  • Локализация автономного ТС в городской черте и на шоссе
    Вам предстоит заниматься поиском оптимального наложения лидарного скана на трёхмерную реконструкцию местности. Повышать качество определения собственной скорости ТС на основе данных с лидаров, радаров и камер. Улучшать предсказательную модель движения тягача с прицепом. Обеспечивать отказоустойчивость локализации во всех условиях.
  • Построение и обновление лидарной карты
    Вы будете развивать алгоритмы построения трёхмерных реконструкций мира на основе лидарных данных. Заниматься детекцией устаревания карты и создавать процессы её автоматического обновления. Масштабировать и оптимизировать облачные пайплайны обработки сенсорных данных. Работать над построением карты на борту автомобиля.

  • Калибровка сенсоров
    Нужно будет развивать алгоритмы сверхточного определения положения лидаров, камер и радаров на корпусе автомобиля. Ускорять и автоматизировать процесс калибровки сенсоров после сборки или ремонта и обеспечивать его надёжность. Детектировать раскалиброванность и исправлять её «на лету».

Мы ждем, что вы:

  • Отлично владеете С++
  • Имеете сильную математическую базу
  • Любите сложные и исследовательские задачи

Будем плюсом, если вы:

  • Занимались локализацией, реконструкциями и калибровками (SLAM, visual/lidar/radar odometry, EKF, IMU, GNSS)
  • Решали задачи математической оптимизации и использовали солверы (ceres, g2o, gtsam)
  • Работали с большими распределёнными системами и пайплайнами обработки данных (Airflow, Dagster, MapReduce, YT, Postgres)