Senior Android / AR Engineer
Оценка ИИИнтересный проект на стыке AR и 3D-реконструкции с глобальной удаленкой. Высокий балл за технологический стек и возможность влиять на продукт, однако отсутствие указанной вилки зарплаты немного снижает прозрачность предложения.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует редкого сочетания глубокой экспертизы в Android-разработке и специализированных знаний в области дополненной реальности (ARCore), компьютерного зрения и работы с низкоуровневыми API камеры и сенсоров. Высокая сложность обусловлена необходимостью оптимизации тяжелых вычислений и работы с нестабильными данными трекинга.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Senior Android Engineer с узкой специализацией в AR и компьютерном зрении на мировом рынке, предлагаемые условия обычно находятся в верхнем сегменте. Учитывая сложность стека (NDK, SLAM, MediaCodec), специалисты такого уровня могут претендовать на компенсацию выше среднего по рынку стандартной мобильной разработки.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
SENIOR ANDRIOD / AR ENGINEER | REMOTE GLOBAL
*🏢* Компания: REMOTE GLOBAL
*🌍* Формат: Удалёнка, глобально
*🕒* Занятость: Полная занятость
О компании:
REMOTE GLOBAL помогает командам захватывать реальные пространства с помощью телефонов, 360° камер и дронов, а затем использовать полученные 3D‑пространства для документации, измерений, отслеживания прогресса и совместной работы. Изначально фокус — строительная отрасль и рабочие процессы, которым нужен надёжный пространственный архив.
Задачи:
• Разрабатывать рабочие процессы съёмки на базе ARCore для сканирования реальных пространств.
• Работать с сессиями ARCore: состояния трекинга, позы камеры, anchors и системы координат.
• Собирать и синхронизировать кадры камеры, измерения IMU, GPS/данные местоположения и ARCore‑позы для 3D‑реконструкции.
• Обрабатывать потерю трекинга, релокализацию, прерывания, motion blur, низкую освещённость и вариативность устройств.
• Оптимизировать длительные сессии по CPU, GPU, памяти, батарее и температуре.
• Управлять большими медиаданными: фоновые обработки, загрузки, ретраи и синхронизация.
Требования:
• Практический опыт разработки и релиза хотя бы одного ARCore‑продукта, используемого реальными пользователями.
• Сильный production‑опыт Android и отличные навыки Kotlin.
• Глубокое понимание жизненного цикла ARCore, поведения трекинга и реальных кейсов сбоев.
• Опыт работы с позами камеры, трансформами, системами координат, anchors, camera intrinsics и ориентацией устройства.
• Опыт сбора данных сенсоров телефона и синхронизации потоков с разными timestamp, частотами и потерями данных.
• Production‑опыт с Camera2, ARCore Shared Camera API, MediaCodec и аппаратной кодировкой видео.
Будет плюсом:
• Visual‑inertial odometry (VIO) или SLAM.
• Native C++ / Android NDK интеграция.
• ARCore Depth API.
• ARCore Recording & Playback API.
• On‑device ML: интеграция и оптимизация нейросетей, особенно для оценки глубины или генерации мешей без LiDAR.
Стек:
ARCore, Android, Kotlin, Camera2, ARCore Shared Camera API, MediaCodec, C++/NDK, ARCore Depth API, ARCore Recording & Playback, On‑device ML, VIO/SLAM
Условия:
• Небольшая команда, значительная степень ответственности и влияние на архитектуру и продукт.
*📩* Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Android
- Kotlin
- ARCore
- Camera2
- MediaCodec
- C++
- Android NDK
- SLAM
- Computer Vision
- Machine Learning
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания фундаментальных проблем AR на мобильных устройствах.
Как вы обрабатываете ситуации потери трекинга (Tracking Loss) в ARCore и какие стратегии релокализации используете для минимизации дискомфорта пользователя?
Важно для обеспечения точности 3D-реконструкции при объединении данных из разных источников.
Расскажите о вашем подходе к синхронизации данных с разными частотами дискретизации (например, IMU 200Гц и Camera 30Гц). Как вы решаете проблему дрейфа таймстемпов?
AR-приложения крайне ресурсозатратны; кандидат должен уметь балансировать производительность.
Какие методы оптимизации CPU/GPU вы применяли для предотвращения перегрева устройства во время длительных сессий сканирования?
Проверка опыта работы с продвинутыми API для захвата данных.
В чем заключаются основные сложности использования ARCore Shared Camera API по сравнению со стандартным подходом, и в каких случаях его применение критично?
Оценка навыков работы с низкоуровневой обработкой видео.
Опишите ваш опыт работы с MediaCodec для аппаратного кодирования видеопотока в реальном времени: с какими проблемами задержек (latency) вы сталкивались?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
