Trabajo como científico investigador en vehículos autónomos, investigando problemas relacionados con la localización de objetos 3D y SLAM. Además de la investigación, también soy responsable de crear un código de calidad de producción que nuestro equipo de producto pueda probar e integrar.
La mayor parte de mi día típico se parece a cualquier otro día de trabajo de ingeniero de software o científico de datos: piratear código, analizar resultados en conjuntos de datos pregrabados, hablar con colegas sobre el código que hemos comprometido. Por ejemplo, dos problemas en los que estoy trabajando en estos días son las estimaciones de orientación precisas y suaves (que no varían mucho de cuadro a cuadro) para otros autos en la carretera como se ve desde una cámara pasiva, y al tratar de exprimir nuestro pila completa de software en plataformas computacionales móviles limitadas. Un colaborador cercano mío, con quien hablo a diario, está tratando de deshacerse de todos los errores introducidos durante nuestros sprints de paralelización masiva.
Cada dos días, alguien me señalará un nuevo artículo que apareció en arXiv y podría invertir una hora revisándolo. Una vez cada pocos días, me reuniré con colegas para discutir el progreso en el subsistema del que somos responsables y generar nuevas ideas si estamos atrapados en algo. A veces nos sentamos a discutir una idea emocionante que algunos de nosotros podríamos haber encontrado y ver si podría convertirse en algo que resuelva uno de nuestros problemas. Por ejemplo, acabo de terminar el siguiente trabajo ayer por la noche; e hice una lluvia de ideas sobre la posibilidad de reemplazar nuestro sistema de odometría visual altamente diseñado por uno más ligero basado en el aprendizaje profundo.
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Durante los veranos, tenemos pasantes (generalmente estudiantes de doctorado de último año), y me reuniré con ellos cada dos días durante unas horas, discutiendo los resultados, lluvia de ideas en una pizarra blanca. El año pasado, estaba colaborando con dos, por lo que me llevó 1 o 2 horas casi todos los días.
Alrededor de dos semanas antes de las fechas límite de la conferencia principal, comenzaremos a escribir documentos, quizás pasando unas horas todos los días. Por lo general, tengo dos fechas límite cada año. Enviamos el siguiente documento hace solo dos meses para dicho plazo. Es el primer artículo que sé que habla sobre la estimación eficiente de la estructura 3D precisa de objetos (por ejemplo, automóviles) en una imagen.
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Por lo general, aproximadamente la mitad de mi equipo inmediato sale a almorzar juntos, donde a menudo discutíamos los chismes de Silicon Valley o cualquier otro artículo emocionante con el que nos topamos.
También tengo que vigilar a nuestros “etiquetadoras” para asegurarme de que estén etiquetando los datos grabados previamente con una calidad suficientemente alta, y alimentarlos con más datos cuando terminen con un lote anterior. Los datos etiquetados son importantes para los algoritmos de aprendizaje automático supervisados que son necesarios para muchos de los módulos en un vehículo autónomo.
Cada dos meses, tendremos una fecha límite de entrega para la unidad de negocios relevante en nuestra empresa matriz, y tendré que pasar una semana más o menos limpiando el código, tal vez reinstalando en una máquina limpia, ejecutando evaluaciones formales (evaluación comparativa), actualizar la documentación y enviarla.
Dos o tres veces al año, visitaré una de las principales conferencias de visión por computadora o robótica que duran alrededor de una semana. Allí podría hablar con antiguos colegas y amigos, tratar de conocer a gente nueva, hacer un poco de turismo y echar un vistazo a los documentos más interesantes.
Incluso en raras ocasiones, entrevistaré a posibles pasantes / candidatos permanentes, personalizando y ordenando hardware, dando demostraciones a la alta gerencia.
No, ¡no conduzco todo el día en un automóvil “autónomo”! La gran mayoría de mis días de trabajo típicos los paso trabajando en datos pregrabados.