عن SteerAI
تُعد SteerAI شركة متخصصة في تكنولوجيا التنقل الذاتي مدعومة من VentureOne، الذراع التجارية لمجلس أبحاث التكنولوجيا المتطورة. تعمل منظومة القيادة الذاتية المتقدمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي من SteerAI، والتي طورها معهد الابتكار التكنولوجي، على تمكين قطاعي اللوجستيات والدفاع من خلال تحويل المركبات الصناعية إلى آلات ذاتية القيادة فائقة القوة قادرة على التعامل مع المهام المعقدة الوعرة، وتحويل العمليات، وحماية أهم أصول المؤسسات: قواها العاملة.
عن الدور الوظيفي
نبحث عن مهندس روبوتات رئيسي لقيادة وتطوير استراتيجية تحديد المواقع الخاصة بنا عبر منظومة القيادة الذاتية. ستتولى قيادة التوجه الفني لفريق تحديد المواقع، وتوجيه المهندسين، وقيادة عمليات التوظيف — مع الاستمرار في العمل العملي المباشر على محرك تحديد المواقع الأساسي. هذا الدور واسع النطاق بطبيعته: فبدلاً من التخصص في نمط مستشعر واحد، ستجلب خبرة عميقة عبر نهج LiDAR، وGNSS/INS، والرؤية البصرية، ودمج المستشعرات، وستعرف كيفية اختيار النهج المناسب ودمجه حسب البيئة (الطرق المفتوحة، البيئات المحرومة من GNSS، البيئات المغلقة/المنظمة، البيئات قليلة المعالم).
المهام والمسؤوليات الرئيسية
- قيادة خارطة الطريق الفنية لمنظومة تحديد المواقع، والتي تشمل دمج المستشعرات، والتعرف على الأماكن، ورسم الخرائط، وتقدير الوضعية — ووضع معايير البنية التحتية، والاختبار، وجودة البرمجيات عبر الفريق.
- تصميم وتنفيذ أنابيب تقدير الحالة (EKF/UKF، القائمة على رسم بياني للعوامل/التحسين) التي تدمج مدخلات IMU، وقياس المسافات بالعجلات، وGNSS/INS، وLiDAR، والمدخلات البصرية لتقدير موثوق للوضعية في كل من البيئات المنظمة وغير المنظمة.
- تطوير أساليب تحديد المواقع والتعرف على الأماكن القائمة على LiDAR (مثل ScanContext وICP وNDT ومطابقة المسح مع الخرائط السابقة) للبيئات المحرومة من نظام GNSS أو الغامضة إدراكياً (الداخلية، الممرات الحضرية الضيقة، الأنفاق، مباني مواقف السيارات).
- تنفيذ وتحسين حلول التحسين القائمة على الرسوم البيانية والتحسين غير الخطي (Ceres، g2o، GTSAM) للاتساق العالمي، وإغلاق الحلقة (loop closure)، ودمج المستشعرات المتعددة.
- تصميم وتنفيذ خوارزميات تحديد المواقع بالقصور الذاتي البصري (VIO) عندما يكون الاستشعار القائم على الكاميرا هو النمط المناسب، دون التعامل معه كحل أخير أو وحيد.
- إدارة عمليات التوظيف والمقابلات الفنية لفريق تحديد المواقع.
- التعاون عبر الوظائف المختلفة مع فرق الإدراك، والملاحة، والتحكم.
- مواكبة أحدث أبحاث تحديد المواقع، بما في ذلك التحسين القابل للتفاضل والنهج القائمة على التعلم، وتقييم مدى إضافتها لقيمة حقيقية مقارنة بالأساليب الكلاسيكية بطريقة عملية.
المؤهلات المطلوبة
- التحسين: خلفية قوية في التحسين القابل للتفاضل.
- تقدير الحالة: خبرة مثبتة في التحسين غير الخطي (Ceres، g2o، GTSAM) والترشيح البايزي للملاحة الذاتية.
- الهندسة ثلاثية الأبعاد والاستدلال المكاني: إتقان تحويلات الإحداثيات، ومجموعات/جبر لي (SO3, SE3)، والأشكال الهندسية الأساسية ثنائية وثلاثية الأبعاد.
- تحديد المواقع القائم على الخرائط: خبرة واسعة في مطابقة بيانات الإدراك بالخرائط عالية الدقة الموجهة (Lanelet2، OpenDRIVE).
- هندسة البرمجيات: مستوى خبير في لغة C++ الحديثة (17/20) ولغة Python، مع فهم عميق لنظام ROS 2 وتصميم البرمجيات الحرجة للأداء.
ما نقدمه
نقدم راتباً تنافسياً، وحزمة مزايا شاملة، وفرصة للعمل إلى جانب بعض ألمع العقول في صناعة الروبوتات الذاتية. ثقافة العمل لدينا قائمة على التعاون والشمولية، مع تركيز قوي على الابتكار والنمو الشخصي.
إذا كنت شغوفاً بدفع حدود مجال الروبوتات الذاتية وتتطلع لترك بصمة دائمة في هذا المجال، فانتهز الفرصة وقدّم طلبك اليوم لتنضم إلينا في صياغة مستقبل هذا القطاع الحيوي!
About SteerAI
SteerAI is an autonomous mobility technology company powered by VentureOne, the commercialization arm of the Advanced Technology Research Council. SteerAI’s advanced AI-powered autonomy stack, developed by the Technology Innovation Institute, empowers the logistics and defense industries by turning industrial vehicles into autonomous powerhouses that can handle complex off-road missions, transform operations and protect organizations' most important assets: their workforce.
About the role
We are seeking a Lead Robotics Engineer to own and grow our localization strategy across the autonomy stack. You will lead the localization team's technical direction, mentor engineers, and drive hiring — while remaining deeply hands-on with the core localization engine. This role is broad by design: rather than specializing in one sensor modality, you'll bring depth across LiDAR, GNSS/INS, visual, and sensor-fusion approaches, and know how to choose and combine the right one for the environment (open-road, GNSS-denied, indoor/structured, feature-sparse).
Key Responsibilities
- Lead the technical roadmap for the localization stack, spanning sensor fusion, place recognition, mapping, and pose estimation — and set standards for architecture, testing, and code quality across the team.
- Design and implement state estimation pipelines (EKF/UKF, factor-graph/optimization-based) that fuse IMU, wheel odometry, GNSS/INS, LiDAR, and visual inputs for robust pose estimation in both structured and unstructured environments.
- Develop LiDAR-based localization and place-recognition methods (e.g., ScanContext, ICP, NDT, scan-matching against prior maps) for GNSS-denied or perceptually ambiguous environments (indoor, urban canyon, tunnels, parking structures).
- Implement and optimize graph-based and non-linear optimization solutions (Ceres, g2o, GTSAM) for global consistency, loop closure, and multi-sensor fusion.
- Design and implement VIO/visual-inertial localization algorithms where camera-based sensing is the appropriate modality, without treating it as the sole solution.
- Own hiring and technical interviewing for the localization team.
- Collaborate cross-functionally with perception, navigation, and controls teams.
- Stay current on state-of-the-art localization research, including differentiable optimization and learned approaches, and pragmatically evaluate where they add real value versus classical methods.
Qualifications
- Optimization: Strong background in differentiable optimization.
- State Estimation: Proven expertise in non-linear optimization (Ceres, g2o, GTSAM) and Bayesian filtering for autonomous navigation.
- 3D Geometry & Spatial Reasoning: Mastery of coordinate transformations, Lie groups/algebras (SO3, SE3), and 2D/3D geometry primitives.
- Map-Based Localization: Extensive experience in matching perception data to vectorized HD maps (Lanelet2, OpenDRIVE).
- Software Engineering: Expert-level Modern C++ (17/20) and Python, with a deep understanding of ROS 2 and performance-critical software design.
What we offer
We offer a competitive salary, a comprehensive benefits package, and the opportunity to work alongside some of the brightest minds in the Autonomous Robotics industry. Our work culture is collaborative and inclusive, with a strong focus on innovation and personal growth.
If you're passionate about advancing the frontiers of Autonomous Robotics and eager to leave a lasting mark in this domain, seize the opportunity and apply today to join us in sculpting the future of this dynamic field!