Mid Senior Computer Vision Engineer
Descrizione dell'offerta
Chi Siamo
Oversonic Robotics è un'azienda italiana specializzata in robotica umanoide cognitiva. Dal 2020, progettiamo e costruiamo soluzioni avanzate per i settori industriale e sanitario, con l'obiettivo di migliorare l'efficienza e la sicurezza degli ambienti di lavoro. La nostra missione è sviluppare robot che affianchino l'uomo nei compiti più complessi, usuranti e pericolosi.
La Posizione
La nostra produzione di Carate Brianza ricerca un/una Mid Senior Computer Vision Engineer .
Focus:
Rilevamento della posa 3D di oggetti (3D object pose detection).
Descrizione del ruolo:
Il/la Computer Vision Engineer sarà responsabile dello sviluppo, dell'addestramento e dell'ottimizzazione di algoritmi per il rilevamento e la stima della posa tridimensionale di oggetti.
L'obiettivo è consentire al sistema di comprendere posizione e orientamento degli oggetti nello spazio, integrando modelli di visione artificiale con applicazioni real-time su robot o sistemi edge.
Il profilo lavorerà a stretto contatto con il team software e hardware per implementare soluzioni efficienti in Python, preferibilmente ottimizzate per l'esecuzione su GPU o edge devices.
Competenze tecniche richieste:
- Programmazione: Programmazione Object Oriented in Python (obbligatorio); la conoscenza di C++ è un plus.
- Framework di CV e DL: PyTorch o TensorFlow, OpenCV.
- Esperienza specifica:
- Stima della posa 3D (3D object pose estimation, point cloud processing).
- Reti neurali per detection e localization (es. YOLO, RFDetr, DiffusionModels).
- Ottimizzazione ed inference : TensorRT, ONNX o deployment su GPU/edge device.
- Version control e collaborazione: Git, GitHub/GitLab.
- Development: Familiarità con Docker, conoscenza di piattaforme cloud (preferibilmente Google Vertex AI).
Nice to have:
- Camera testing e calibrazione: conoscenza di tecniche di calibrazione intrinseca/estrinseca e validazione dei parametri di camera.
- Esperienza con sistemi multi-camera o RGB-D (es. Intel RealSense, ZED o simili).
- Esperienza con VLM, VLA applicate in ambito robotico.
- Familiarità con ROS/ROS2.