Computer Vision Engineer

Oversonic; Carate Brianza; In loco; EUR 40.000 - 60.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Un'azienda tecnologica innovativa cerca un Computer Vision Engineer a Carate Brianza. Il candidato sarà responsabile dello sviluppo di algoritmi per rilevamento e stima della posa tridimensionale di oggetti. È richiesta esperienza in programmazione Python e conoscenza di framework come PyTorch o TensorFlow. Offriamo un ambiente dinamico e opportunità di lavorare su applicazioni innovative.

Competenze

• Esperienza nella programmazione Object Oriented in Python.
• Conoscenza di PyTorch o TensorFlow per il deep learning.
• Capacità di lavorare con strumenti di version control come Git.

Mansioni

• Sviluppare algoritmi per il rilevamento e la stima della posa tridimensionale di oggetti.
• Collaborare con il team software e hardware per implementare soluzioni integrate.

Conoscenze

Programmazione Object Oriented in Python

PyTorch o TensorFlow

OpenCV

Stima della posa 3D

TensorRT o ONNX

Git

Docker

Tecniche di calibrazione della camera

Sistemi multi-camera o RGB-D

Familiarità con ROS/ROS2

Descrizione del lavoro

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).
• 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).
• 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.