Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Systeme für 3D-Wahrnehmung und Rekonstruktion mit Robotern.
- Unternehmen: Innovatives Robotics-Team, das an AGI-niveau Intelligenz arbeitet.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, Umzugsunterstützung und spannende Projekte.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Arbeite an der Spitze der Robotik und forme die Zukunft der Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in SLAM, Computer Vision und Teamarbeit.
Über das Team
Unser Robotics-Team konzentriert sich darauf, allgemeine Robotik zu erschließen und auf AGI-niveau Intelligenz in dynamischen, realen Umgebungen voranzutreiben. Wir integrieren modernste Hardware und Software, um eine breite Palette von Roboterformfaktoren zu erkunden. Unser Ziel ist es, hochentwickelte KI-Fähigkeiten nahtlos mit den Einschränkungen physischer Systeme zu verbinden, um das Leben der Menschen zu verbessern.
Über die Rolle
Als SLAM / Multi-View Geometry Engineer im Robotics-Team entwickeln Sie Systeme, die es Robotern ermöglichen, die Welt in 3D aus Multi-Kamera- und multimodalen Sensordaten wahrzunehmen, zu verfolgen und zu rekonstruieren. Sie arbeiten an Echtzeit- und Offline-SLAM-Pipelines, die während der Teleoperation und der Datensammlung von Robotern verwendet werden, sowie an skalierbaren Systemen zur Rekonstruktion und Verfolgung von 3D-Strukturen aus großen Datensätzen.
In dieser Rolle werden Sie:
- Online-SLAM-Systeme entwickeln und bereitstellen, die während der Datensammlung von Robotern mit Multi-Kamera-Sensorstapeln und Teleoperationsplattformen verwendet werden.
- Systeme für die großflächige 3D-Rekonstruktion und Punktverfolgung über massive Datensätze hinweg erstellen, um neue Ansätze zur Weltmodellierung und Wahrnehmung zu ermöglichen.
- Mit Forschungs- und Ingenieurteams zusammenarbeiten, um Multi-View-Geometrie-Pipelines auf große Datensätze zu skalieren.
- Die Genauigkeit, Robustheit und Skalierbarkeit von Wahrnehmungssystemen, die in der Datensammlung und den Trainingspipelines von Robotern verwendet werden, verbessern.
- Übergreifend mit Robotik-, Wahrnehmungs- und ML-Teams zusammenarbeiten, um geometriebasierte Methoden mit gelernten Modellen zu integrieren.
Sie könnten in dieser Rolle erfolgreich sein, wenn Sie:
- Branchenerfahrung in der Anwendung von SLAM oder visueller-inertialer Odometry haben, z.B. in der Robotik, selbstfahrenden Fahrzeugen, AR/VR-Headsets oder anderen realen Wahrnehmungssystemen.
- Ein tiefes Verständnis von Multi-View-Geometrie, Kamerakalibrierung, Bundle-Adjustment, Merkmalsverfolgung und Fehlerquellen in realen SLAM-Systemen haben.
- Erfahrung mit großflächigen Datenverarbeitungspipelines haben oder begeistert sind, zu lernen und mit Infrastrukturen zu arbeiten, die große Datensätze unterstützen.
- Gerne in schnelllebigen Umgebungen arbeiten und eng mit Ingenieuren und Forschern zusammenarbeiten, um Systeme schnell zu implementieren.
Research Engineer, 3D & Multi-View Geometry Arbeitgeber: OpenAI
Unser Unternehmen bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung in San Francisco, wo Innovation und Teamarbeit im Mittelpunkt stehen. Als Teil unseres Robotics-Teams haben Sie die Möglichkeit, an der Spitze der Technologie zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld weiterzuentwickeln. Wir fördern eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und bieten umfassende Unterstützung für Umzüge sowie flexible Arbeitsmodelle, um eine ausgewogene Work-Life-Balance zu gewährleisten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Research Engineer, 3D & Multi-View Geometry erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Verbindungen suchen, die dir helfen können, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe deine Fähigkeiten in SLAM und Multi-View-Geometrie, indem du an Projekten arbeitest oder Online-Kurse belegst. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige dein Interesse! Wenn du eine Stelle im Auge hast, zögere nicht, direkt bei uns nachzufragen oder dich über unsere Website zu bewerben. Zeige, dass du bereit bist, Teil unseres Teams zu werden!
✨Tipp Nummer 4
Mach dich mit den neuesten Trends in der Robotik vertraut! Lies aktuelle Artikel und Studien über SLAM und 3D-Rekonstruktion. Das zeigt nicht nur dein Engagement, sondern gibt dir auch wertvolle Gesprächsstoffe für Interviews.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Research Engineer, 3D & Multi-View Geometry mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die Leidenschaft für Robotik und KI haben, also lass das in deiner Bewerbung durchscheinen!
Betone deine Erfahrungen:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen im Bereich SLAM oder Multi-View-Geometrie. Zeig uns, wie du dein Wissen in der Praxis angewendet hast und welche Erfolge du erzielt hast.
Verstehe die Rolle:Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und passe deine Bewerbung an die spezifischen Anforderungen an. Zeig uns, dass du die Herausforderungen der Rolle verstehst und bereit bist, sie anzugehen.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei OpenAI vorbereitet
✨Verstehe die Grundlagen
Mach dich mit den grundlegenden Konzepten der 3D-Geometrie und SLAM-Systeme vertraut. Sei bereit, dein Wissen über Kamerakalibrierung, Feature-Tracking und Fehlerquellen in realen SLAM-Systemen zu demonstrieren. Das zeigt, dass du die Theorie hinter der Praxis verstehst.
✨Praktische Erfahrungen teilen
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit vor, in denen du SLAM oder visuelle-inertiale Odometriedaten angewendet hast. Erkläre, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Ergebnisse du erzielt hast. Das gibt dem Interviewer einen Einblick in deine praktische Erfahrung.
✨Teamarbeit betonen
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit anderen Ingenieuren und Forschern erfordert, solltest du betonen, wie wichtig dir Teamarbeit ist. Teile Beispiele, wie du erfolgreich in interdisziplinären Teams gearbeitet hast, um komplexe Probleme zu lösen.
✨Neugier und Lernbereitschaft zeigen
Zeige deine Begeisterung für neue Technologien und deine Bereitschaft, in einem schnelllebigen Umfeld zu lernen. Sprich darüber, wie du dich über aktuelle Entwicklungen in der Robotik und im maschinellen Lernen informierst und wie du diese Kenntnisse in deine Arbeit einbringst.
