Ingénieur Global Mapping & SLAM

Gravis Robotics est une startup qui transforme les machines de construction lourdes en robots intelligents et autonomes. Notre combinaison unique d'automatisation basée sur l'apprentissage et de contrôle à distance augmenté permet à un opérateur de conduire en toute sécurité une flotte de machines de déplacement de terre dans un environnement ludifié. Notre équipe compte plus d'une décennie d'expérience académique à l'avant-garde de la robotique à grande échelle et grandit rapidement pour apporter son expertise dans une industrie d'un trillion de dollars grâce à des déploiements actifs avec des leaders du marché. Chez Gravis, nous ingénions des solutions au carrefour du matériel et du logiciel tous les jours : en intégrant de nouvelles technologies de perception et de contrôle sur des machines autonomes puissantes. Notre Kit de contrôle autonome Rooftop (Rack) combine des capteurs, des modules de calcul, de communication et de réseau pour offrir une solution agnostique des fabricants qui peut être appliquée à une variété de machines de construction, quel que soit leur type et leur âge. Nous recherchons un ingénieur Global Dynamic Mapping et SLAM qualifié pour notre équipe de perception : vous aiderez à concevoir, développer, tester et déployer des formes personnalisées d'algorithme de localisation+cartographie, d'estimation d'état et de calibration de pointe — tout en assurant une mise en œuvre de qualité de production et une exécution rapide. Un point central du rôle sera le développement de systèmes de cartographie dynamique globale : construire et maintenir des cartes cohérentes, évolutives et sémantiquement significatives de chantiers de construction actifs à mesure qu'ils évoluent au fil du temps. Vous travaillerez sur des méthodes qui combinent des données lidar, inertielles, visuelles, GPS/GNSS et de niveau de flotte pour prendre en charge la localisation, l'autonomie, l'exploitation à distance, la compréhension du site et la maintenance des cartes à long terme sur plusieurs machines.