Localization and Place Recognition DL Research Engineer

Ориентир по рынку≈ 130 000 – 275 000 ₽наш грубый ориентир по 199 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисMiddleПолная занятость

≈ 130 000 – 275 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия свежая: первые отклики читают внимательнее.

3 из 4 в норме

Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона

Деньги

Вилку работодатель не назвал. Грубый ориентир: столько платят в 199 вакансиях уровня Middle по всему рынку, без учёта специальности.

платят меньше130 000 – 275 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.

Вилки нет

Живость

Появилась сегодня. Раньше её не выкладывали: это новая позиция, а по новым почти всегда действительно нанимают.

Свежая

Описание

Расписано подробно: обязанностей 8, требований 6. Картина ясна до первого созвона.

Обещают: ДМС

Подробно

Что требуют

ОбязательноLinuxGitBashDockerNumPyComputer VisionPyTorchPythonC++CI/CD

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, Git +8%.

Ясно

Полный разбор в Pro

Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме

Сколько просить

Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга

Ваше резюме против требований

Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика

Спросить у работодателя

Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона

Когда откликаться

Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии

30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro

Наша компания

Будете подбирать и внедрять алгоритмы Global Pose Estimation — чтобы робот ориентировался в пространстве после включения или потери трекинга, indoor и outdoor.

Чем предстоит заниматься

Мультимодальный indoor/outdoor модуль локализации: Place Recognition, Pose Estimation, kidnapping problem, map optimization (images/point clouds/odometry)

Эксперименты и гипотезы

Автотюнинг гиперпараметров (Optuna)

Сбор данных из симуляции и реальных датасетов

Метрики качества, баланс скорость/ресурсы/качество

Документирование, CI/CD, Docker

Тестирование через TILT на роботах

Участие в архитектуре системы

Наши требования

Опыт в Place Recognition/SLAM/Sensor Calibration/Legged Robots, статьи, Factor Graph, работа с сенсорами, работа c Nvidia Jetson, AI-агенты и context engineering, ROS2, Jetson, k3s

Разбираетесь в современных нейросетевых архитектурах, горите разработкой, ресёчем, математикой, робототехникой

Уверенный Python (PEP — не догма, SOLID, ООП, без лишних for), умеете читать и править C++

Умеете превращать статьи в гипотезы → эксперименты → результат для команды

Математика на уровне «вспомню и применю»

Linux, Git, Bash, Docker, ROS2; numpy, scipy, opencv, cupy, pytorch, ONNX, TensorRT, pcl, eigen