Phát triển các hệ thống định vị, lập bản đồ (SLAM) và xử lý dữ liệu không gian 3D cho các nền tảng thiết bị bay không người lái (UAV) sử dụng Camera, IMU, LiDAR và GNSS (áp dụng các phương pháp VIO, LIO, LIVO).
Xây dựng mô hình bản sao số (Digital Twin) và tái cấu trúc 3D cho UAV từ dữ liệu hình ảnh và cảm biến (SfM, đám mây điểm - point clouds, mesh reconstruction, 3DGS).
Phát triển các thuật toán thị giác máy tính (Computer Vision) và hiểu sâu dữ liệu 3D bao gồm: phát hiện vật thể (detection), theo dấu (tracking), phân vùng dữ liệu (segmentation), ước tính độ sâu, bản đồ ngữ nghĩa 3D và phát hiện thay đổi.
Nghiên cứu cải thiện ước tính góc chụp camera, hiệu chuẩn cảm biến, đồng bộ hóa thời gian và tối ưu hóa hợp nhất đa cảm biến trên dữ liệu bay thực tế.
Tham gia phát triển hệ thống tránh vật cản, nhận diện chướng ngại vật và định vị trong môi trường mất tín hiệu GNSS hoặc nhiễu sóng liên lạc.
Đóng góp xây dựng các thuật toán tối ưu hóa quỹ đạo bay, phân bổ nhiệm vụ và phối hợp vận hành cho hệ thống gồm nhiều UAV.
Tích hợp trực tiếp các module AI/Perception vào phần mềm điều khiển UAV chạy trên hệ sinh thái phần cứng: ROS2, MAVLink, PX4/ArduPilot.
Lập trình code chất lượng cao bằng Python/C++, thiết kế thử nghiệm và tham gia test thực địa cùng đội ngũ phần cứng và điều khiển bay.
Học vấn: Tốt nghiệp Đại học các ngành Khoa học máy tính, Trí tuệ nhân tạo, Robotics, Tự động hóa,
Kỹ thuật Điện/Điện tử hoặc các ngành liên quan.
Kỹ năng lập trình: Thành thạo ngôn ngữ Python và có nền tảng tốt về C++; làm việc tốt trong môi trường Linux, sử dụng thành thạo Git.
Kiến thức chuyên môn: Nắm kiến thức nền tảng về computer vision, đại số tuyến tính, hình học không gian, tối ưu hóa và machine learning.
Kinh nghiệm thực tế:
Sử dụng thành thạo OpenCV và/hoặc PyTorch.
Có kinh nghiệm làm dự án, nghiên cứu hoặc thực tập về một trong các mảng: SLAM, VIO, LIO/LIVO, SfM, tái cấu trúc 3D, xử lý đám mây điểm hoặc 3DGS.
Kỹ năng tự nghiên cứu: Có khả năng đọc hiểu các bài báo nghiên cứu khoa học (papers) và tự triển khai ý tưởng; làm quen và sử dụng tốt các công cụ AI hỗ trợ lập trình (Claude Code, Cursor, Codex...).
Điểm cộng (Ưu tiên):
Có kinh nghiệm làm việc với ROS2, MAVLink, PX4, ArduPilot hoặc làm việc trực tiếp với cảm biến phần cứng (IMU, LiDAR, GNSS).
Từng làm việc với các thư viện/quy trình 3D vision như COLMAP, Open3D/PCL, NeRF.
Hiểu biết về thuật toán quy hoạch đường đi (path planning), tối ưu hóa phối hợp (A, Dijkstra, RRT/RRT).
Có kinh nghiệm tối ưu hiệu năng phần cứng nhúng/GPU bằng CUDA, ONNX, TensorRT, NVIDIA Jetson.
Mức lương cạnh tranh cao.
Cơ hội làm việc trực tiếp với các công nghệ UAV tiên tiến.
Đóng bảo hiểm đầy đủ theo lương
Nghỉ thứ bảy và chủ nhật
Môi trường làm việc linh hoạt, hiện đại, cung cấp đầy đủ các công cụ
phát triển phần mềm và công nghệ mới nhất.