Rol de las PYMES de Sistemas Autónomos

Experiencia: 10+ años
Ubicación: Hagerstown, MD
Tarifa- $60- $62/hora
Resumen del puesto:
Buscamos un recurso tecnológico altamente cualificado con amplia experiencia en autoautonomía
Desarrollo de algoritmos de sistemas para liderar el diseño, desarrollo y despliegue de
soluciones avanzadas de autonomía para vehículos terrestres autónomos (AGV) y
plataformas autónomas. Este rol es centrado en algoritmos, requiriendo bases sólidas en
matemáticas, teoría de estimaciones, teoría de control, optimización e IA/ML, combinados con
capacidad de integración a nivel de sistema.
Responsabilidades clave
 Actuar como autoridad técnica para el desarrollo de algoritmos de autonomía
 Diseñar y desarrollar algoritmos de percepción, localización, planificación y control
 Desarrollar filtros de Kalman, SLAM y algoritmos de fusión de sensores
 Optimizar algoritmos para plataformas embebidas en tiempo real
 Impulsar algoritmos de planificación de movimiento (A*, RRT, basados en optimización)
 Desarrollar estrategias de control (PID, MPC)
 Realizar validación de algoritmos usando MIL, SIL, HIL
 Definir KPIs de rendimiento como latencia, precisión y robustez
 Integrar algoritmos en sistemas embebidos y basados en ROS
 Mentorizar equipos y realizar revisiones de algoritmos y código
Habilidades obligatorias
 Base sólida en álgebra lineal, probabilidad, estadística y optimización
 Experiencia en filtrado de Kalman, SLAM y fusión de sensores
 Experiencia en implementación de algoritmos en tiempo real (C++, Python)
 Ingeniería de sistemas sólida y V& Experiencia V
Habilidades Básicas – Dominio de la Autonomía
 Percepción LiDAR y mapeo 3D
 Visión por ordenador y aprendizaje profundo
 Fusión de sensores (LiDAR, cámara, IMU, GNSS)
 Algoritmos de planificación y control de caminos
 ROS / ROS2 y herramientas de simulación
 IA en el borde (plataformas NVIDIA Jetson)

Cualificaciones:
Grado o máster en Robótica, IA o Ingeniería
4+ años de experiencia en sistemas autónomos o robótica
Experiencia demostrada en el despliegue de algoritmos de calidad producción