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!