États-Unis
Axiom Path
Knightscope
Staff Ingénieur Perception – Robotique
États-Unis
Sunnyvale, California, United States
PythonC++
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos de Knightscope
Knightscope (NASDAQ : KSCP) est une entreprise de technologie de sécurité qui construit la première Force de Sécurité Autonome du pays — machines autonomes, logiciels basés sur l'IA et professionnels d'élite de la sécurité fonctionnant comme un service géré intégré. L'entreprise a pour mission de faire des États-Unis d'Amérique le pays le plus sûr du monde.
Une Équipe. Une Force.
À propos du poste
Dans ce rôle, vous serez responsable de l'ensemble de la pile de perception pour notre plateforme de robots de sécurité autonomes, des données brutes des capteurs LiDAR, caméra et thermiques à la détection d'objets en 3D, à la compréhension de scène et au suivi persistant d'entités. Vous serez un leader technique travaillant sur la robotique, le ML et l'ingénierie des systèmes pour livrer des capacités de perception de qualité production qui alimentent la détection de menaces en temps réel, la corrélation d'incidents et la capture de preuves sur le terrain.
Exigence de localisation : Temps plein, sur site au siège de Sunnyvale (Aucun déménagement fourni)
Exigence de localisation : Temps plein, sur site au siège de Sunnyvale
Responsabilités clés
- Concevoir, entraîner et déployer des modèles de perception en 3D, détection d'objets, segmentation et suivi multi-objets, à partir de données de capteurs multimodaux (LiDAR, caméra, thermique, radar) en utilisant des architectures BEV et basées sur des transformeurs de pointe.
- Gérer le pipeline ML de bout en bout, de la stratégie de curation et d'annotation de données à grande échelle à l'entraînement, l'optimisation (TensorRT/CUDA) et le déploiement en temps réel sur des systèmes embarqués.
- Construire une identité inter-capteurs persistante : la même personne, véhicule ou plaque d'immatriculation maintient un suivi stable à travers les transferts de caméra, les trajets de patrouille et le temps, alimentant la corrélation d'entités et la génération d'incidents en aval.
- Concevoir et implémenter une capture axée sur les preuves : clips avant/après événement, médias en trame complète et recadrés, et sortie de détection structurée qui est sûre pour la relecture et prête pour l'analyste.
- Explorer et intégrer des modèles Vision-Langage (VLM) pour enrichir les sorties de détection avec une narration de scène, un raisonnement sur les anomalies et une compréhension des incidents de longue traîne, faisant passer K7 au-delà des boîtes englobantes vers des descriptions de scène prêtes pour l'analyste.
- Piloter les décisions techniques sur l'architecture, la stratégie de données et la feuille de route ; encadrer les ingénieurs de l'équipe.
- Concevoir et exécuter des évaluations rigoureuses hors ligne et en boucle fermée ; définir des métriques pour les performances de perception critiques pour la sécurité dans divers environnements de déploiement réels.
Qualifications requises
- + de 7 ans d'expérience pratique chez un équipementier, une entreprise AV, une plateforme de sécurité physique ou une entreprise de technologie robotique livrant des logiciels de perception en production.
- Expertise approfondie en vision par ordinateur en 3D : détection d'objets en 3D LiDAR/caméra, traitement de nuages de points, géométrie multi-vues et fusion de capteurs.
- Solides fondamentaux en ML, CNN, Transformers, architectures multi-tâches, avec expérience de déploiement en production (optimisation TensorRT, ONNX, CUDA).
- Maîtrise de C++ (systèmes temps réel) et Python ; expérience avec ROS2 et les environnements de simulation (CARLA, Isaac).
- Mentalité axée sur la production, capacité démontrée à faire passer les modèles de la recherche à des systèmes déployés dans le monde réel fonctionnant sous des contraintes opérationnelles réelles.
Qualifications préférées
- Exposition aux modèles Vision-Langage (VLM) : réglage fin, prompting ou intégration des sorties VLM dans un pipeline de perception pour la compréhension de scène ou la narration d'anomalies.
- Connaissance des modèles Vision-Langage-Action (VLA) ou des politiques de bout en bout qui mappent les observations des capteurs directement aux actions du robot, et intérêt à les appliquer aux comportements de confirmation active et de repositionnement.
- Expérience avec les systèmes ALPR, de reconnaissance faciale ou de ReID dans des contextes de sécurité ou automobiles déployés.
- Connaissance de l'intégrité des preuves, des médias sous chaîne de conservation ou des pipelines de capture inviolables.
- Publications ou contributions open-source en CV en 3D, IA incarnée ou systèmes autonomes.
- Master ou Doctorat en Informatique, Robotique, Génie Électrique ou domaine connexe.
Rémunération et avantages
Salaire de base : $240,000 à $275,000 (selon l'expérience)
Actions : Options d'achat d'actions
Avantages : Santé, dentaire, vision, 401(k), congés payés
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