ML/Robotics Engineer

Ми інтегруємо автоматизацію, AI та робототехніку для створення рішень у сфері безпеки та оборони. Наш фокус - інтелектуальні системи, що поєднують вбудоване ПЗ, комп'ютерний зір та edge-AI для автономних платформ.

Шукаємо інженера, який поєднує робототехніку, ML і розуміння динаміки роботизованих систем - людину, яка однаково комфортно почувається і в коді ML-моделі, і в налаштуванні автопілота, і в симуляційному середовищі. Ти будеш будувати автономність: від perception на edge до інтеграції з системою керування рухом, від тренування моделей до тестів у симуляції.

Що будеш робити:

• Розробляти та оптимізувати ML/CV моделі - з прицілом на edge-деплой;
• Працювати з польотними контролерами (ArduPilot / PX4) - інтеграція ML-сигналів у control loop, кастомні модифікації, parameter tuning;
• Будувати симуляційні pipeline'и (Gazebo / AirSim / Isaac Sim) для відтворюваного тестування автономності;
• Реалізовувати алгоритми state estimation та sensor fusion (IMU, GPS, vision) для стабільної автономної поведінки;
• Застосовувати математику динаміки - кінематика, control (PID/MPC), координатні системи, трансформації;
• Оптимізувати моделі під edge-залізо (Jetson, компаньйон-плати) - TensorRT, ONNX, квантизація, профілювання;
• Інтегрувати perception, planning і control у єдиний автономний стек;
• Документувати рішення, проводити code review, обговорювати архітектуру з командою.

Технічні навички

Обов'язково:

• Python та C++ - впевнене написання production-коду, розуміння пам'яті, потоків, базова багатопоточність;
• ML / Deep Learning - практичний досвід тренування та деплою моделей (PyTorch або TensorFlow), object detection / tracking / segmentation;
• Робототехніка та математика - кінематика, динаміка твердого тіла, координатні трансформації, control basics (PID, state-space);
• Автопілоти - практичний досвід або глибоке розуміння ArduPilot / PX4 (MAVLink, parameter tuning, log analysis);
• Linux + Git + Docker - впевнена робота в терміналі, контейнеризація, CI-практики;
• Edge-деплой - досвід запуску моделей на embedded (Jetson, Coral або аналог), розуміння обмежень real-time;

• Англійська - рівень для читання документації.

   

Буде плюсом:

• ROS / ROS 2 - побудова nodes, інтеграція з perception та control стеком;
• Досвід з симуляторами - хоча б один з: Gazebo, AirSim, Isaac Sim, Webots, jMAVSim - на рівні побудови сцен, тестування policies;
• TensorRT / ONNX Runtime - оптимізація моделей під inference на edge;
• SLAM / Visual Odometry - досвід або експерименти (ORB-SLAM, VINS-Fusion тощо);
• Sensor fusion - фільтр Калмана (EKF/UKF), factor graphs (GTSAM);
• C++ для real-time - досвід з low-latency кодом, lock-free структури;
• MLOps - DVC, MLflow, або власні рішення для версіонування датасетів і моделей.

Що пропонуємо:

• Вплив: робота над реальними автономними системами.
• Автономія: технічна свобода - обирай інструменти, пропонуй рішення. Мінімум бюрократії.
• Унікальний домен: рідкісна експертиза, яка одразу виділяє твоє резюме в aerospace/defence.
• Віддалена робота: remote, гнучкий графік, core sync години для комунікації.
• Команда: працюєш поруч з інженерами, що вирішують задачі на стику edge-AI, комп'ютерного зору та real-time робототехніки.
• Місія: прямий вклад в обороноздатність України та безпеку Європи.

Якщо це про тебе - не чекай, пиши нам сьогодні. Чекаємо на знайомство:)