Ingénieur Développement C++

Leader français des systèmes de conduite autonome qui a pour objectif d'accompagner les villes et les sites privés du monde entier dans l’amélioration de leur offre de transport de personnes et de biens.

Locaux: La Défense, Courbevoie 92400

Vous intégrez le pôle R&D de l'entreprise en charge de la détection et du suivi d'objets pour les véhicules autonomes.

Vous travaillez sur :
-La détection d'objet sur 2 méthodes complémentaires pour garantir les bonnes performances de la détection ; filtrage, la clusterisation et la segmentation de données basés sur des algorithmes non-supervisés et des heuristiques géométriques / modèles Deep Learning permettant d’effectuer l’inférence en temps réel d’objets dans des données nuage de points ou des images

-Le tracking multi-objet : suivi des objets de la scène (vitesse, cap, prédiction) en utilisant des méthodes géométriques et Deep Learning / observations 2D et 3D fournies par différentes modalités de capteurs / fournir au système une interprétation plus robuste d’une scène mettant en jeu des acteurs nombreux et de nature différente (piétons, vélos, voitures...).

Vous travaillez aussi sur l'automatisation du processus d’évaluation des performances
et de validation des briques fonctionnelles développées.

Missions principales : 

• Evaluer les modules de détection/tracking LiDAR et travailler sur leur évolution
• Développer un nouveau module de fusion de données capteurs
• Maintenir la stack de perception existante
• Concevoir et travailler sur des cas de test pertinents
• Rédiger de la documentation technique et utilisateur
• Tester régulièrement les algorithmes sur les sites d’essai en France 
• Collaborer étroitement avec les autres équipes du pôle Perception

Vous avez une première expérience en C++, en mathématiques et en algorithmie, de manière à pouvoir travailler sur le traitement de nuages de points en algèbre linéaire et les techniques de fusion de données de capteurs.

Compétences requises : 

• Maîtrise de C++ 14 -17 min. / Python, Git et Linux
• Bonne maîtrise des Design patterns / Review de code/ Architecture
• Bases en structures de données et algorithmique associée
• Bases en mathématiques, statistiques et algèbre linéaire

Compétences techniques appréciées : 

• Connaissances sur un des sujets suivants: LiDAR, radar, caméra, suivi multi-cibles, fusion de données capteurs, traitement de nuages de points, détection d'objets LiDAR, machine learning
• Connaissance de RTMaps