Embedded AI/Autonomy Engineer (UAV / БпЛА)

Embedded AI & Autonomy Engineer (UAV / БпЛА)

Будуй технології майбутнього разом з AI Autonomix

AI Autonomix створює комплексні DeepTech-рішення для безпілотних систем — від електроніки та вбудованого програмного забезпечення до бортового Computer Vision, Edge AI й алгоритмів автономної навігації.

Шукаємо інженера, який працюватиме з повним життєвим циклом бортової системи: проєктуватиме архітектуру й апаратну платформу, розроблятиме драйвери та firmware, навчатиме й оптимізуватиме ML-моделі, інтегруватиме їх у систему керування та супроводжуватиме рішення від прототипу до експлуатації.

Це позиція для людини із системним мисленням, яка готова відповідати за кінцевий результат і використовувати AI-кодинг-агентів як один з основних інструментів інженерної роботи.

Що потрібно робити:

•⁠  ⁠Проєктувати end-to-end архітектуру embedded-, firmware-, hardware- та AI-компонентів бортових систем БпЛА.

•⁠  ⁠Перетворювати продуктові вимоги на технічний дизайн, специфікації інтерфейсів і перевірювані критерії готовності.

•⁠  ⁠Обирати електронні компоненти, брати участь у розробленні принципових схем і друкованих плат, виконувати board bring-up та hardware validation.

•⁠  ⁠Розробляти BSP, HAL, bootloader, device drivers і функціональні компоненти firmware для Raspberry Pi та плат власної розробки.

•⁠  ⁠Працювати з Embedded Linux, RTOS і bare-metal системами, real-time процесами, периферією та апаратними інтерфейсами.

•⁠  ⁠Інтегрувати камери, IMU, GNSS, магнітометри, барометри, далекоміри, LiDAR, ESC та інші сенсори й виконавчі пристрої.

•⁠  ⁠Збирати, готувати та версіонувати датасети; навчати й валідувати моделі для detection, classification, tracking, segmentation та інших задач Computer Vision.

•⁠  ⁠Розробляти компоненти visual navigation, optical flow, depth estimation, VIO, SLAM, sensor fusion, obstacle detection і автономного наведення.

•⁠  ⁠Оптимізувати ML-моделі для Edge inference з урахуванням latency, FPS, пам’яті, енергоспоживання та теплових обмежень.

•⁠  ⁠Інтегрувати AI inference pipeline із firmware, польотним стеком, телеметрією та системою керування.

•⁠  ⁠Створювати механізми logging, health monitoring, watchdog, fail-safe, configuration management і безпечного оновлення firmware.

•⁠  ⁠Розробляти unit-, integration-, system- та regression-тести, проводити SITL/HIL-випробування, налагодження на стендах і реальному обладнанні.

•⁠  ⁠Брати участь у польових і полігонних випробуваннях, аналізувати телеметрію та виконувати root cause analysis.

•⁠  ⁠Підтримувати технічну документацію: SRS, SDD, ICD, ADR, API-специфікації, C4/UML/SysML-діаграми.

•⁠  ⁠Брати участь у виборі технологій, оцінюванні ризиків, code/design review та розвитку інженерних практик команди.

AI-native development

Ми очікуємо, що ти використовуватимеш термінальні AI-кодинг-агенти — Claude Code, OpenAI Codex та аналоги — як один з основних інструментів розробки.

Це передбачає вміння:

•⁠  ⁠формулювати для агентів точні технічні специфікації та критерії приймання;

•⁠  ⁠декомпозувати складні завдання на контрольовані й перевірювані етапи;

•⁠  ⁠застосовувати агентів для дослідження кодової бази, реалізації функціональності, рефакторингу, тестування, документування та code review;

•⁠  ⁠налаштовувати repository instructions, agent workflows, MCP-сервери та інтеграції з інженерними інструментами;

•⁠  ⁠перевіряти припущення агента та кожну суттєву зміну за допомогою компіляції, статичного аналізу, тестів, симуляції, стендів і реального обладнання;

•⁠  ⁠контролювати безпеку, продуктивність, ліцензійну чистоту та відповідність коду затвердженій архітектурі;

•⁠  ⁠особисто відповідати за якість коду незалежно від способу його створення.

Обов’язкові компетенції:

•⁠  ⁠Практичне володіння C та/або modern C++ для embedded- і firmware-розробки.

•⁠  ⁠Впевнене володіння Python для Machine Learning, автоматизації та тестування.

•⁠  ⁠Практичний досвід розроблення embedded-систем, firmware, драйверів або інших низькорівневих компонентів.

•⁠  ⁠Досвід роботи з Linux, Raspberry Pi та/або платами власної розробки.

•⁠  ⁠Розуміння MCU/SoC, пам’яті, переривань, DMA, таймерів, real-time обмежень і периферійних інтерфейсів.

•⁠  ⁠Досвід у Machine Learning та Computer Vision, зокрема навчання нейронних мереж для розпізнавання й детекції об’єктів.

•⁠  ⁠Розуміння повного ML lifecycle: від датасету та навчання до оптимізації й inference на Edge-пристрої.

•⁠  ⁠Уміння проєктувати архітектуру програмно-апаратних систем і документувати технічні рішення.

•⁠  ⁠Розуміння concurrency, synchronization, fault handling, performance profiling і обмежень embedded-середовища.

•⁠  ⁠Уміння налагоджувати програмно-апаратні комплекси за допомогою логів, телеметрії, дебагерів і вимірювального обладнання.

•⁠  ⁠Практичний досвід систематичного використання AI-кодинг-агентів і перевірки AI-згенерованого коду.

•⁠  ⁠Технічна англійська, достатня для роботи з документацією, кодовими базами та AI-агентами.

•⁠  ⁠Готовність працювати з обладнанням в офісі та брати участь у виїзних випробуваннях.

Ми не прив’язуємо позицію до формального рівня seniority або кількості років комерційного досвіду. Профільна вища освіта також не є обов’язковою. Для нас важливі практичні навички, системне мислення, інженерна відповідальність і здатність доводити рішення до робочого результату.

Буде перевагою:

•⁠  ⁠Досвід із PX4, ArduPilot або іншими flight stacks.

•⁠  ⁠Знання MAVLink, MAVSDK, DroneCAN/Cyphal, ROS 2, DDS або micro-ROS.

•⁠  ⁠Досвід із FreeRTOS, Zephyr, NuttX, ChibiOS або Embedded Linux.

•⁠  ⁠Досвід із Raspberry Pi Compute Module, STM32, ARM Cortex-M/Cortex-A або іншими Edge-платформами.

•⁠  ⁠Знання теорії автоматичного керування, робототехніки, навігації та динаміки польоту.

•⁠  ⁠Досвід із visual tracking, VIO, SLAM, optical flow, sensor fusion або GNSS-denied navigation.

•⁠  ⁠Досвід проєктування електроніки, PCB layout, board bring-up і підготовки пристроїв до серійного виробництва.

•⁠  ⁠Досвід оптимізації моделей для CPU, GPU, NPU або інших Edge AI accelerators.

•⁠  ⁠Практичне застосування MISRA, CERT C/C++ або інших підходів до розроблення надійного embedded-ПЗ.

•⁠  ⁠Досвід із safety-critical чи mission-critical системами.

•⁠  ⁠Досвід у defense, aerospace, robotics або automotive.

Що важливо для роботи в нашій команді:

•⁠  ⁠Ownership і відповідальність за результат від ідеї до експлуатації.

•⁠  ⁠Системне та критичне мислення.

•⁠  ⁠Ініціативність і прагматичність у виборі технічних рішень.

•⁠  ⁠Здатність працювати в умовах невизначеності та швидко перевіряти гіпотези.

•⁠  ⁠Уміння створювати прототипи без втрати інженерної дисципліни.

•⁠  ⁠Готовність проводити code/design review і конструктивно працювати зі зворотним зв’язком.

•⁠  ⁠Чітка комунікація та обмін знаннями в невеликій команді приблизно з п’яти інженерів.

•⁠  ⁠Уважність до надійності, безпеки та передбачуваної поведінки системи.

Ми пропонуємо:

•⁠  ⁠офіційне працевлаштування та конкурентну офіційну заробітну плату;

•⁠  ⁠бронювання військовозобов’язаних відповідно до чинного законодавства;

•⁠  ⁠повний соціальний пакет згідно з КЗпП України;

•⁠  ⁠гібридний формат роботи з доступом до обладнання та лабораторної інфраструктури в офісі;

•⁠  ⁠комфортний офіс у центрі Києва;

•⁠  ⁠роботу над складними DeepTech-проєктами у сфері безпілотних систем;

•⁠  ⁠можливість впливати на архітектуру продукту та технологічний стек;

•⁠  ⁠професійну команду, де цінують експертизу, відповідальність та ініціативність.

Не забувайте вказувати рівень бажаного доходу в резюме.

До зустрічі на співбесіді!