Vereinigte Staaten
Startekk Inc
Knightscope
Staff Perception Engineer – Robotik
Vereinigte Staaten
Sunnyvale, California, Vereinigte Staaten
PythonC++
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Über Knightscope
Knightscope (NASDAQ: KSCP) ist ein Unternehmen für Sicherheitstechnologie, das die erste autonome Sicherheitskraft des Landes aufbaut – autonome Maschinen, KI-gesteuerte Software und Elite-Sicherheitsprofis, die als ein integrierter Managed Service agieren. Das Unternehmen hat es sich zur Aufgabe gemacht, die Vereinigten Staaten von Amerika zum sichersten Land der Welt zu machen.
Ein Team. Eine Streitmacht.
Über die Rolle
In dieser Rolle sind Sie für den gesamten Perception Stack unserer autonomen Sicherheitsroboterplattform verantwortlich, von Rohdaten der LiDAR-, Kamera- und Wärmesensoren bis hin zur 3D-Objekterkennung, Szenenverständnis und persistenten Entitätsverfolgung. Sie werden als technischer Leiter in den Bereichen Robotik, ML und Systemtechnik tätig sein, um produktionsreife Wahrnehmungsfähigkeiten zu liefern, die Echtzeit-Bedrohungserkennung, Korrelation von Vorfällen und Beweissicherung im Feld ermöglichen.
Standortanforderung: Vollzeit, vor Ort in Sunnyvale HQ (Keine Umzugskostenübernahme)
Standortanforderung: Vollzeit, vor Ort in Sunnyvale HQ
Hauptverantwortlichkeiten
- Entwerfen, Trainieren und Bereitstellen von 3D-Wahrnehmungsmodellen, Objekterkennung, Segmentierung und Multi-Objekt-Tracking aus multimodalen Sensordaten (LiDAR, Kamera, Wärme, Radar) unter Verwendung modernster BEV- und Transformer-basierter Architekturen.
- Verantwortung für die End-to-End-ML-Pipeline, von der groß angelegten Datenkuratierung und Annotationsstrategie über das Modelltraining und die Optimierung (TensorRT/CUDA) bis hin zur Echtzeit-Bereitstellung auf Edge-Computing-Systemen.
- Aufbau einer persistenten Cross-Sensor-Identität: dieselbe Person, dasselbe Fahrzeug oder dasselbe Kennzeichen behält eine stabile Spur über Kameraübergaben, Patrouillenabschnitte und Zeiten hinweg bei und speist die Entitätskorrelation und die Generierung von Vorfällen nachgelagert.
- Entwerfen und Implementieren einer Evidence-First-Capture: Clips vor/nach dem Ereignis, Vollbild- und Ausschnittmedien sowie strukturierte Erkennungsausgaben, die replay-sicher und für Analysten bereit sind.
- Erforschung und Integration von Vision-Language Models (VLMs), um Erkennungsausgaben mit Szenenbeschreibungen, Anomalie-Begründungen und dem Verständnis von Long-Tail-Vorfällen anzureichern und K7 über Bounding Boxes hinaus zu fortgeschrittenen Szenenbeschreibungen für Analysten zu entwickeln.
- Treffen technischer Entscheidungen zu Architektur, Datenstrategie und Roadmap; Mentoring von Ingenieuren im Team.
- Entwerfen und Durchführen rigoroser Offline- und Closed-Loop-Evaluierungen; Definieren von Metriken für sicherheitskritische Wahrnehmungsleistungen in verschiedenen realen Einsatzumgebungen.
Erforderliche Qualifikationen
- 7+ Jahre praktische Erfahrung bei einem OEM, AV-Unternehmen, einer physischen Sicherheitsplattform oder einem Robotik-Technologieunternehmen, das Wahrnehmungssoftware für die Produktion liefert.
- Tiefgreifende Expertise in 3D-Computer Vision: 3D-Objekterkennung mittels LiDAR/Kamera, Punktwolkenverarbeitung, Mehransichtsgeometrie und Sensorfusion.
- Starke ML-Grundlagen, CNNs, Transformer, Multi-Task-Architekturen mit Erfahrung in der Produktionsbereitstellung (TensorRT, ONNX, CUDA-Optimierung).
- Fließende Kenntnisse in C++ (Echtzeitsysteme) und Python; Erfahrung mit ROS2 und Simulationsumgebungen (CARLA, Isaac).
- Produktionsorientierte Denkweise, nachgewiesene Fähigkeit, Modelle von der Forschung bis zu implementierten, realen Systemen zu bringen, die unter realen operativen Einschränkungen arbeiten.
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung mit Vision-Language Models (VLMs): Fine-Tuning, Prompting oder Integration von VLM-Ausgaben in eine Wahrnehmungs-Pipeline für Szenenverständnis oder Anomalie-Beschreibungen.
- Vertrautheit mit Vision-Language-Action (VLA) oder End-to-End-Policy-Modellen, die Sensorbeobachtungen direkt auf Roboteraktionen abbilden, und Interesse an der Anwendung dieser auf aktive Bestätigungs- und Neupositionierungsverhaltensweisen.
- Erfahrung mit ALPR-, Gesichtserkennungs- oder ReID-Systemen in eingesetzten Sicherheits- oder Automobilkontexten.
- Vertrautheit mit Integrität von Beweismitteln, Medien mit Nachweiskette oder manipulationssicheren Erfassungs-Pipelines.
- Veröffentlichungen oder Open-Source-Beiträge in 3D CV, Embodied AI oder autonomen Systemen.
- Master oder Promotion in Informatik, Robotik, Elektrotechnik oder einem verwandten Fachgebiet.
Vergütung & Leistungen
Grundgehalt: $240,000 bis $275,000 (abhängig von Erfahrung)
Aktienoptionen: Aktienoptionen
Leistungen: Kranken-, Zahn-, Augenversicherung, 401(k), bezahlte Freizeit
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