Lead Robotics Engineer (Центр аэрологистики)

Команда центра аэрологистики, которая входит в состав департамента автономных решений, занимается научными исследованиями в области построения логистических маршрутов с применением отечественных моделей беспилотников и отдельных технологических решений. Научные достижения и технологические разработки в этом направлении открывают широкие перспективы для дальнейшего повышения конкурентоспособности отрасли.

Обязанности

• Анализ существующих методов навигации и локализации, подбор оптимального решения под задачу и ограничения платформы
• применение современных нейросетевых моделей для задач навигации и восприятия
• разработка ROS2-модулей и их отладкой — от симулятора и rosbag до лётных испытаний
• оптимизация и развёртывание нейросетевых моделей на встраиваемых GPU-платформах (Nvidia Jetson Orin NX/AGX Orin, Orange Pi 5/6)
• реализация высокопроизводительных C++/CUDA-модулей для бортовых вычислений в реальном времени
• контейнеризация и развёртывание пайплайнов с помощью Docker.

Требования

• Опыт работы с ROS/ROS2 (написание нод, транспортные протоколы DDS, QoS, rosbag)
• уверенный Python (PyTorch, NumPy, SciPy, OpenCV)
• уверенный C++ (опыт системного и высокопроизводительного программирования)
• знание байесовских фильтров (EKF, Particle Filter) и принципов сенсорного слияния
• понимание архитектур нейронных сетей (CNN, Vision Transformers) на уровне, достаточном для подбора и развёртывания моделей
• опыт работы с Git, Linux

Будет плюсом:

• опыт оптимизации моделей: TensorRT, ONNX Runtime, квантизация (INT8/FP16), pruning
• опыт работы с Nvidia Jetson (Orin NX/AGX Orin) и другими embedded платформами (Orange Pi 5/6)
• опыт работы с нестандартными сенсорами: тепловизионные камеры, event-камеры, лидары
• знание CUDA для высокопроизводительных вычислений на GPU
• опыт работы с задачами visual place recognition, visual/LiDAR odometry, SLAM
• умение реализовывать алгоритмы по публикациям
• опыт обучения/дообучения нейросетей
• опыт работы с Docker и CI/CD
• опыт работы с реальными роботизированными платформами
• знание протоколов обмена данными с аппаратурой (MAVLink, UART, CAN, I2C)
• понимание основ аэродинамики и динамики полёта
• навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Условия

• Комфортный офис в Сколтехе
• офисный формат работы
• конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности)
• ДМС c первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний
• материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа
• дисконт-программы от компаний партнеров
• бесплатный фитнес на территории работодателя
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека.