Estados Unidos
Startekk Inc
Knightscope
Ingeniero/a de Percepción Staff – Robótica
Estados Unidos
Sunnyvale, California, Estados Unidos
PythonC++
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre Knightscope
Knightscope (NASDAQ: KSCP) es una empresa de tecnología de seguridad que está construyendo la primera Fuerza de Seguridad Autónoma del país: máquinas autónomas, software basado en IA y profesionales de seguridad de élite que operan como un servicio gestionado integrado. La empresa tiene la misión de hacer de los Estados Unidos de América el país más seguro del mundo.
Un equipo. Una fuerza.
Sobre el puesto
En este puesto, serás responsable de toda la pila de percepción para nuestra plataforma de robots de seguridad autónomos, desde los datos sin procesar de LiDAR, cámaras y sensores térmicos hasta la detección de objetos en 3D, la comprensión de escenas y el seguimiento persistente de entidades. Serás un líder técnico que trabajará en robótica, aprendizaje automático (ML) e ingeniería de sistemas para implementar capacidades de percepción de nivel de producción que impulsen la detección de amenazas en tiempo real, la correlación de incidentes y la captura de pruebas en el campo.
Requisito de ubicación: Jornada completa, presencial en la sede de Sunnyvale (no se ofrece reubicación)
Requisito de ubicación: Jornada completa, presencial en la sede de Sunnyvale
Responsabilidades clave
- Diseñar, entrenar e implementar modelos de percepción en 3D, detección de objetos, segmentación y seguimiento de múltiples objetos, a partir de datos de sensores multimodales (LiDAR, cámara, térmico, radar) utilizando arquitecturas de vanguardia basadas en BEV y transformadores.
- Gestionar el flujo de trabajo de ML de principio a fin, desde la curación de datos a gran escala y la estrategia de anotación hasta el entrenamiento de modelos, la optimización (TensorRT/CUDA) y la implementación en tiempo real a bordo en computación de borde (edge compute).
- Construir una identidad persistente entre sensores: la misma persona, vehículo o matrícula mantiene un seguimiento estable a través de transferencias de cámara, rutas de patrulla y tiempo, alimentando la correlación de entidades y la generación de incidentes en etapas posteriores.
- Diseñar e implementar la captura centrada en pruebas: clips previos/posteriores a eventos, medios de fotograma completo y recortados, y resultados de detección estructurados que sean seguros para su reproducción y listos para analistas.
- Explorar e integrar modelos de visión-lenguaje (VLM) para enriquecer los resultados de detección con narración de escenas, razonamiento de anomalías y comprensión de incidentes de larga duración, moviendo a K7 más allá de los cuadros delimitadores hacia descripciones de escenas listas para analistas.
- Impulsar decisiones técnicas sobre arquitectura, estrategia de datos y hoja de ruta; asesorar a ingenieros de todo el equipo.
- Diseñar y ejecutar evaluaciones rigurosas fuera de línea y de circuito cerrado; definir métricas para el rendimiento de la percepción crítica para la seguridad en diversos entornos de implementación del mundo real.
Cualificaciones requeridas
- 7+ años de experiencia práctica en un OEM, empresa de vehículos autónomos (AV), plataforma de seguridad física o empresa de tecnología robótica implementando software de percepción en producción.
- Experiencia profunda en visión artificial en 3D: detección de objetos en 3D con LiDAR/cámara, procesamiento de nubes de puntos, geometría de vistas múltiples y fusión de sensores.
- Fundamentos sólidos de ML, CNN, transformadores, arquitecturas multitarea, con experiencia en implementación de producción (TensorRT, ONNX, optimización CUDA).
- Fluidez en C++ (sistemas en tiempo real) y Python; experiencia con ROS2 y entornos de simulación (CARLA, Isaac).
- Mentalidad orientada a la producción, capacidad demostrada para llevar modelos desde la investigación hasta sistemas implementados en el mundo real que operan bajo restricciones operativas reales.
Cualificaciones preferidas
- Exposición a modelos de visión-lenguaje (VLM): ajuste fino, creación de prompts o integración de resultados de VLM en un flujo de trabajo de percepción para la comprensión de escenas o la narración de anomalías.
- Familiaridad con modelos de visión-lenguaje-acción (VLA) o modelos de política de extremo a extremo que asignan observaciones de sensores directamente a acciones del robot, e interés en aplicar esto a comportamientos de confirmación activa y reposicionamiento.
- Experiencia con sistemas ALPR, reconocimiento facial o ReID en contextos de seguridad o automoción implementados.
- Familiaridad con la integridad de las pruebas, medios de cadena de custodia o flujos de trabajo de captura a prueba de manipulaciones.
- Publicaciones o contribuciones de código abierto en visión artificial en 3D, IA incorporada o sistemas autónomos.
- Máster o doctorado en Ciencias de la Computación, Robótica, Ingeniería Eléctrica o campo relacionado.
Compensación y beneficios
Salario base: $240,000 a $275,000 (según experiencia)
Capital: Opciones sobre acciones
Beneficios: Seguro médico, dental, de visión, 401(k), tiempo libre remunerado
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