Jobs C / C++ / Embedded

We are looking for a GNC Engineer to join our team and contribute to the development of guidance, navigation, and control software for autonomous robotic systems.

In this role, you will work on the core flight software responsible for vehicle guidance, navigation, and control, with a primary focus on unmanned aerial systems. You will collaborate closely with cross-functional engineering teams to develop new capabilities, integrate software with new hardware platforms, improve system performance, and investigate real-world operational issues.

This is an opportunity to work on mission-critical autonomous systems, solving complex engineering challenges at the intersection of robotics, embedded software, and flight control.

Responsibilities:

• Design, develop, and maintain Guidance, Navigation & Control (GNC) software for autonomous systems
• Develop new features and improve existing functionality within the PX4 Autopilot ecosystem
• Design and implement reliable, high-quality onboard software in C++
• Collaborate with cross-functional engineering teams to integrate software with new platforms
• Analyze UAV flight logs to identify anomalies, evaluate vehicle behavior, troubleshoot system issues, and determine root causes
• Tune UAV Guidance, Navigation & Control (GNC) parameters to achieve the desired flight characteristics
• Develop automated tests to ensure software reliability and performance
• Support system integration, validation, and field testing activities when required 
• Contribute to software architecture, code reviews, and continuous improvement of development practices

 Requirements:

• Strong understanding of flight dynamics, control systems, and aerodynamics
• Solid experience with C/C++, preferably in Linux-based embedded environments
• Experience with PX4 Autopilot or a comparable autopilot platform
• Experience developing robotic applications using ROS/ROS2
• Understanding of state estimation techniques, including Kalman filtering
• Experience analyzing flight data and troubleshooting autonomous systems
• Strong problem-solving and analytical skills
• Excellent communication skills and the ability to collaborate effectively within distributed engineering teams
• Strong English communication skills (Upper-Intermediate/B2 or higher)

Will be a plus:

• Experience with Python
• Hands-on drone experience, including piloting
• Experience with hardware integration and field testing

We Offer:

• Official employment under Ukrainian labor law
• Military booking
• Medical insurance
• Individual English lessons
• Stock Options
• Opportunity to work on cutting-edge UAV systems and grow professionally

Complete interview process:

• Intro call with recruiter → HR interview → Technical interview → Final interview with the team's leadership → Pre-offer → Security check

Your Role

Requirements review

• Test plans/ test lists development
• FW test projects (C) development
• Test Automation scripts (Python) Development
• Contribution to test frameworks and test setup improvements
• GIT CI/CD integration
• Automated test results analysis and debugging

Your Profile
A degree in Computer Science, Computer Engineering, Radiotechnics or equivalent

• 3+ years of experience with embedded systems
• Deep understanding of embedded systems at bare metal level, specifically ARM Cortex-M MCUs
• Strong C language experience
• Experience with GIT implementation of CI/CD
• Good English level
• Experience with Infineon PSOC Devices, scripting in Python and/or Test Automation (plus)

Please send us your CV in English

Українська технологічна компанія, що працює у сфері безпеки, розширює команду та шукає Embedded Developer для роботи в офісі з сучасними hardware-рішеннями та реальними пристроями.

Responsibilities:

• Розробка та підтримка firmware на C/C++
• Робота з мікроконтролерами STM32
• Інтеграція периферії та інтерфейсів (UART / I2C / SPI / CAN)
• Участь у повному циклі розробки: від проєктування до тестування та верифікації
• Дебаг та усунення проблем на етапі виробництва
• Співпраця з hardware та QA / test-інженерами
• Участь у лабораторних і польових випробуваннях

Requirements:

• Впевнене знання C/C++
• Досвід роботи зі STM32 (комерційний або сильний pet-проєкт)
• Базове розуміння Linux
• Знання embedded-інтерфейсів (UART / I2C / SPI / CAN)
• Досвід роботи з debug-інструментами (debugger, логічний аналізатор, осцилограф)
• Досвід роботи з Git, базові процеси CI/CD або збірки firmware
• Вміння читати електричні схеми
• Практичний досвід тестування на реальному hardware
• Розуміння принципів роботи БПЛА та протоколів (S-BUS, CRSF або аналогічні)

Nice to have:

• Досвід з RF / радіолінками (керування, телеметрія, відео)
• Знання TCP/IP, моделі OSI
• Робота з сенсорами (IMU, компаси, барометри)
• Embedded Linux / Raspberry Pi
• Досвід автоматизованого тестування або CI/CD
• Участь у польових випробуваннях

We offer:

• Конкурентну зарплату
• Роботу над реальними продуктами у сфері оборони
• Сучасний офіс (район м. 23 Серпня)
• Офісний формат роботи (on-site), Графік: Пн—Пт
• Оплачуване харчування (обіди, чай, кава)

Looking forward to your application

Ми — українська DefenseTech компанія, що розробляє передові рішення у сфері наземних роботизованих комплексів (UGV). Наша команда об'єднує експертів із бекграундом в Robotics та AI: серед нас ex-Google, фаундери технологічних стартапів та інженери з міжнародним досвідом створення DeepTech продуктів в США та ЄС. Маємо унікальну експертизу в сфері НРК з 2022 року. 

Шукаємо Systems Integration Engineer. Ваша роль буде ключовою у поєднанні «заліза», польотних контролерів, мережевої інфраструктури та інтелектуальних систем обробки відео в єдину надійну екосистему.

Основні завдання:

• Інтеграція та налаштування систем керування: Робота з екосистемою ArduPilot (Rover), конфігурація параметрів для специфічних платформ.
• Розгортання мережевої інфраструктури: Налаштування стабільного зв'язку між дроном та наземною станцією (GCS) через IP-мережі. Організація прокидання (tunneling) MAVLink та інших протоколів.
• Робота з периферією: Підключення та калібрування сенсорів (акселерометри, компаси, далекоміри) та радіосистем керування (зокрема ELRS).
• Відео та Computer Vision: Інтеграція систем передачі потокового відео та впровадження алгоритмів обробки зображень за допомогою OpenCV.
• Польові випробування: Тестування інтегрованих систем у реальних умовах, налагодження взаємодії компонентів та усунення помилок.

Вимоги до кандидата:

• Досвід з ArduPilot/PX4: Глибоке розуміння архітектури, вміння працювати з Mission Planner / QGroundControl.
• Знання MAVLink: Розуміння структури протоколу та досвід маршрутизації пакетів між різними вузлами мережі.
• Networking: Впевнені знання стеку TCP/IP, досвід роботи з VPN, маршрутизацією та передачею даних через нестабільні канали зв'язку.
• Програмування: Досвід роботи з Python або C++ для написання скриптів автоматизації та обробки даних.
• Computer Vision (OpenCV): Досвід захоплення, кодування та базової обробки відеопотоків у реальному часі.
• Hardware Skills: Розуміння роботи електронних компонентів, досвід пайки та роботи з вимірювальними приладами (мультиметр, осцилограф).

Буде плюсом:

• Досвід роботи з технологіями Stereo Vision, датчиками оптичного потоку (Optical Flow) та системами обхідних перешкод.
• Знання методів сегментації зображень та об'єктної детекції (YOLO тощо).
• Досвід роботи з ROS / ROS2 (Robot Operating System).
• Розуміння специфіки радіозв'язку, налаштування потужності та частотних сіток ELRS.
• Досвід роботи з Linux-системами на рівні впевненого користувача/адміністратора (Ubuntu Server, Raspberry Pi, Jetson).

Ми очікуємо:

• Комерційний досвід розробки на C++ від 2 років
• Впевнене знання C++11/23, STL
• Досвід розробки під Linux/Windows
• Розуміння багатопотокового програмування та мережевих протоколів (TCP/IP, HTTP/REST)
• Досвід написання Python та/або Bash для автоматизації
• Практичний досвід роботи з Git, CMake/Make
• Досвід модульного тестування (Google Test, Catch2)
• Досвід роботи з Visual Studio, Qt Creator, CLion або аналогічними IDE
• Досвід документування коду (Doxygen або аналоги)
• Базові навички адміністрування Linux
• Технічна англійська.

Буде перевагою:

• Досвід роботи з Docker та контейнеризацією
• Досвід роботи з PostgreSQL(написання SQL-запитів)
• Досвід кросплатформної розробки(Linux/Windows)
• Досвід роботи з високонавантаженими системами

Обов’язки:

• Розробка, підтримка та розвиток високонавантажених серверних компонентів
• Проєктування та реалізація нової функціональності
• Оптимізація продуктивності та стабільності системи
• Інтеграція із зовнішніми сервісами та базами даних
• Автоматизація процесів за допомогою Bash/Python
• Написання та підтримка технічної документації
• Участь у code review, аналізі архітектури та покращенні якості коду

Ми пропонуємо:

• Віддалений формат роботи
• Можливість розвитку у крупній системній компанії

Локація: Україна
Формат роботи: віддалено або проєктна співпраця
Зайнятість: проєктна / повна за домовленістю
Компанія: Acrontis

Кого шукаємо

Потрібен програміст / інженер Computer Vision, який має практичний досвід з YOLO: навчанням, донавчанням, підготовкою датасетів, експортом моделей та запуском інференсу на edge-пристроях.

Навчання нейронної мережі може виконуватися на будь-якій придатній машині: локальному ПК, сервері, GPU-станції або в хмарі. Цільова платформа для запуску готової моделі — Raspberry Pi 5 або Orange Pi.

Завдання — підготувати, навчити або адаптувати YOLO-модель та реалізувати програмне рішення відповідно до наданого технічного завдання. Повне ТЗ буде передано кандидату після попереднього відбору.

Основні задачі

• Навчання, донавчання або адаптація YOLO-моделі під задані класи об’єктів.
• Підготовка датасету: перевірка розмітки, структури класів, балансу класів, якості зображень.
• Експорт та оптимізація моделі для подальшого запуску на ARM/Linux-пристрої.
• Запуск інференсу на Raspberry Pi 5 або Orange Pi.
• Розробка або доопрацювання C++ Linux-сервісу для локального запуску моделі.
• Забезпечення стабільної роботи сервісу на цільовому пристрої без Python-залежностей.
• Тестування точності, швидкодії та стабільності роботи моделі.
• Підготовка install-kit або інструкції для встановлення на Linux.
• Передача вихідного коду, моделі, конфігурацій та короткої технічної документації.

Обов’язкові вимоги

• Практичний досвід з YOLO: навчання, донавчання, експорт, тестування.
• Досвід роботи з Computer Vision та object detection.
• Досвід роботи з Linux.
• Знання C++ на рівні розробки прикладного сервісу.
• Розуміння запуску інференсу на Raspberry Pi 5, Orange Pi або інших ARM/Linux-платформах.
• Розуміння форматів моделей, preprocessing/postprocessing, confidence filter, NMS.
• Вміння оптимізувати модель і сервіс під обмежені ресурси edge-пристрою.
• Вміння працювати з технічним завданням без постійного уточнення базових речей.
• Готовність передати повний результат роботи: код, модель, конфіги, інструкцію.

Бажано

• Досвід з NCNN, ONNX, TensorRT, OpenVINO або іншими inference-фреймворками.
• Досвід оптимізації моделей під CPU/ARM.
• Досвід роботи з systemd-сервісами.
• Досвід створення API або локальних сервісів для обробки зображень.
• Досвід роботи з CMake.
• Розуміння BMP, JPEG, RGB buffer, TCP socket, HTTP API.
• Досвід запуску нейромереж без OpenCV та без Python на цільовому пристрої.

Що потрібно зробити в межах проєкту

• Ознайомитися з ТЗ.
• Запропонувати технічний план виконання.
• Підготувати або навчити YOLO-модель.
• Експортувати модель у формат, придатний для запуску на цільовій платформі.
• Забезпечити запуск готової моделі на Raspberry Pi 5 або Orange Pi.
• Реалізувати програмну частину згідно з ТЗ.
• Провести тестування на реальних або наданих зображеннях.
• Надати готовий комплект для встановлення та перевірки.
• Передати всі вихідні матеріали замовнику.

Результат, який очікуємо

На виході має бути робоче рішення, яке можна встановити на Linux-пристрій, запустити як сервіс і використовувати для локального розпізнавання об’єктів.

Навчання моделі може виконуватися поза цільовим пристроєм. На Raspberry Pi 5 або Orange Pi має стабільно працювати саме готовий inference-сервіс.

Рішення має бути оформлене так, щоб його можна було перевірити, повторно встановити та передати іншому технічному спеціалісту.

Як відгукнутися

У відгуку потрібно коротко вказати:

1. Які YOLO-моделі ви навчали або донавчали.
2. Де виконували навчання: локальний ПК, сервер, GPU-станція, хмара.
3. На яких пристроях запускали інференс.
4. Чи працювали з Raspberry Pi 5 або Orange Pi.
5. Чи є досвід з C++, Linux, systemd, CMake.
6. Чи є досвід оптимізації моделей під ARM/Linux.
7. Приклади схожих задач або короткий опис релевантного досвіду.
8. Орієнтовний строк виконання після отримання повного ТЗ.

Кандидати без практичного досвіду навчання YOLO або запуску object detection на edge-пристроях не розглядаються.