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Mid senior computer vision engineer surbo

Surbo
Oversonic
Pubblicato il 3 dicembre
Descrizione

Chi Siamo
Oversonic Robotics è un'azienda italiana specializzata in robotica umanoide cognitiva. Dal, 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.

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