Backend Navigation Engineer — обработка данных и навигация@ QLAN
Что за роль
Компания QLAN — технологический интегратор, внедряющий end-to-end ИИ-решения в бизнес-процессы крупных компаний и государственных структур. Вам предстоит заниматься обработкой данных, собранных во время автомобильных заездов и восстановлением треков движения автомобилей.
Чем вы будете заниматься
- Обрабатывать данные, собранные во время автомобильных заездов.
- Восстанавливать и корректировать трек движения автомобиля.
- Использовать фильтр Калмана для обработки навигационных данных.
- Выполнять привязку трека к дорожной сети (map matching).
- Объединять данные с расширенным аппаратным комплексом: CAN, USB GPS, видео.
- Разрабатывать конвертер данных в формат, предусмотренный техническим заданием.
- Проверять качество и корректность полученных партий данных.
- Автоматизировать проверку данных с помощью Python.
- Расчитывать покрытие полигонов.
- Участвовать в калибровочных заездах и анализировать результаты.
- Выявлять проблемы в данных и определять причины их возникновения.
- Взаимодействовать с инженером по интеграции сенсоров и руководителем проекта.
Требования
- Уверенный Python.
- Опыт обработки и анализа данных.
- Понимание принципов навигации и позиционирования.
- Практический опыт работы с фильтром Калмана.
- Понимание алгоритмов map matching.
- Умение работать с большими массивами данных.
- Навыки автоматизации обработки и проверки данных.
- Способность самостоятельно разбираться в качестве и структуре сырых данных.
Будет плюсом
- Опыт работы с GPS/GNSS, CAN, видео и временными рядами.
- Опыт работы с автомобильными или робототехническими системами.
- Опыт обработки данных с нескольких сенсоров.
Что мы предлагаем
- Проектная занятость с гибким форматом работы.
- Прямая коммуникация с техническим руководством без бюрократии.
- Возможность вырасти в полноценную техническую роль внутри компании.
Вакансия предлагает интересные задачи в области обработки данных и навигации. Условия работы гибкие, что может привлечь кандидатов.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое знание Python и опыт работы с библиотеками для обработки данных, такими как Pandas и NumPy, что позволяет эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных.
Способность работать в удаленном режиме, включая самодисциплину и умение организовывать свое время для выполнения задач в установленные сроки.
Опыт применения фильтров Калмана и алгоритмов сопоставления карт для улучшения точности навигации, что критически важно для восстановления треков движения автомобилей.
Аналитическое мышление и опыт работы с данными GPS и слиянием датчиков, что позволяет точно интерпретировать данные и принимать обоснованные решения.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Tech Integration
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев