Autonome systemer og navigasjon
"Jeg motiveres av å forstå tekniske problemstillinger i dybden og bygge noe som fungerer i praksis."
En sentral del av oppgaven er et syntetisk datagenerasjonssystem bygget i Unreal Engine 5 med C++, der proseduralt genererte skogmiljøer gir automatisk annoterte LiDAR-punktskyer. Modellene trenes for semantisk segmentering og integreres mot SLAM-systemet SLOAM i ROS, med fokus på sim-to-real generalisering.
Ved siden av studiene har han tatt egne kurs innen Python, dataanalyse og spillutvikling, og deltatt på Smart Farming Bootcamp med dronebasert deteksjon av ugress. Arbeidsstilen er metodisk og presis, og han er glad i prosjekter der han får gå hele veien fra problem til løsning.
Vi rekrutterer fortløpende til kundene våre. Noen stillinger er åpne nå, andre er allerede besatt - vi lar dem stå som spor av aktiviteten vår.