Разработчик С++ Computer vision
Описание
Наш проект — программно-аппаратный комплекс «BRIO MRS» для технического надзора на строительной площадке. В его основе находится платформа дополненной и смешанной реальности собственной разработки, которая переносит проектную документацию будущего здания (BIM-модель) в физическое пространство строительного объекта. Мы предлагаем: Работу в современной и стремительно развивающейся компании с высоко технологичными IT-продуктами собственной разработки и патентами, Работу над несколькими подпроектами в профессиональной команде, где ваши идеи будут быстро находить реализацию, Официальную заработную плату, оформление полностью по ТК РФ, Гибкий график работы (плавающее начало и окончание рабочего дня), Удобный офис в IT-парке (Казань, Петербургская, 52) с комфортной рабочей атмосферой – предполагается офисный формат работы, Развитую корпоративную культуру, регулярные корпоративные мероприятия, дружный коллектив. Чем предстоит заниматься: Работать над усовершенствованием платформы дополненной и смешанной реальности для визуализации BIM-модели в целях контроля качества и прогресса строительно-монтажных работ - запатентованный продукт "BRIO MRS" (БИМ-сканер), смежными проектами с использованием дополненной и смешанной реальности, собственными разработками в области видеоаналитики и компьютерного зрения. В том числе: Работа с технологиями SLAM, Spatial Mapping, Gaussian Splatting и пр. Работа над построением карты глубин, повышением ее точности и качества. Построение систем распознавания объектов на основе нейросетей. Оптимизация существующего кода, приближение к вычислениям в реальном времени, снижение потребляемых ресурсов. Проведение исследований. Что важно для нас: C++17 - уверенное знание, работа с памятью, указателями, многопоточностью. Знания и прикладные умения в 3D-математике и геометрии: линейная алгебра, кватернионы, матрицы трансформации, методы наименьших квадратов. OpenCV и Stereo Vision: Работа со стереопарой, калибровка камер, построение и фильтрация карт глубин. Будет плюсом: SLAM: Понимание того, как работает SLAM под капотом (Feature extraction, matching, pose graph optimization, loop closure). Опыт работы с OpenVINS, ORB-SLAM, RTAB-Map или написание своих решений. CMake: Умение собирать кроссплатформенные (или под Windows) проекты, работать с зависимостями. Уверенное знание Python Уверенное знание Unity/.Net Опыт разработки нейросетей, работы с Gaussian Splatting, облаками точек (LiDAR, PCL, Open3D), CI, опыт оптимизации алгоритмов под realtime на ограниченных ресурсах.