Инженер-программист низкоуровневой оптимизации (роботизированные манипуляторы)

О проекте: Мы создаём роботизированные манипуляторы нового поколения, которые управляются нейросетями и микросервисной архитектурой на базе FastAPI. Основная логика написана на Python, однако для увеличения скорости реакции установки и оптимальной работы с датчиками требуется усиление команды специалистом, который сможет: — разрабатывать и оптимизировать низкоуровневые модули, — улучшать производительность вычислений, — обеспечивать стабильную и быструю работу управляющих подсистем манипуляторов. Наши системы работают на embedded-платформах (Jetson, Raspberry Pi, Arduino/STM32) и обрабатывают данные с камер, радаров, лидаров, IMU и других сенсоров в реальном времени. Обязанности: Разработка, рефакторинг и оптимизация низкоуровневого кода для подсистем управления манипуляторами (C/C++ + интеграция с Python). Ускорение критически важных участков вычислений, переписывание медленных Python-модулей на C/C++ (через ctypes, pybind11, Cython и др.). Оптимизация обработки данных от камер, лидаров, радаров и IMU для работы в режиме real-time. Интеграция C/C++-компонентов с Python-микросервисами (FastAPI). Настройка взаимодействия микроконтроллеров и микрокомпьютеров, обеспечение стабильных и быстрых протоколов обмена. Разработка драйверов и модулей работы с сенсорами (I2C, SPI, UART, CAN, CSI2, Ethernet). Профилирование производительности на платформах NVIDIA Jetson, оптимизация inference нейросетей. Участие в разработке архитектуры системы управления манипуляторами. Требования: Образование в области электроники, робототехники, компьютерной инженерии или IT. Уверенное владение C/C++, опыт оптимизации производительности. Хорошее знание Python, опыт интеграции C/C++ и Python. Опыт работы с микроконтроллерами: Arduino, ESP32, STM32. Опыт разработки на Linux-платформах: Raspberry Pi, Jetson Nano / Xavier. Знание интерфейсов и протоколов: I2C, SPI, UART, GPIO, PWM, ADC/DAC, CAN, Ethernet. Работа с камерами по CSI/CSI-2/Ethernet, понимание потоковой передачи видео. Опыт профилирования (perf, gprof, valgrind, nvprof). Понимание систем реального времени, требований по задержкам и циклам управления. Будет преимуществом: Опыт работы с радарами (mmWave), лидаром (RPLidar, YDLidar), тепловизорами (FLIR, Seek). Опыт оптимизации под NVIDIA Jetson: CUDA, TensorRT. Работа с нейросетями, развертывание моделей в real-Ɵme системах. Понимание методов калибровки камер и сенсоров. Опыт написания драйверов или работы на уровне HAL. Условия: Современный офис и оборудованная лаборатория для тестирования роботов. Доступ ко всем необходимым embedded-платформам и сенсорам (Jetson, Raspberry Pi, Arduino/ESP/STM). Работа над технически сложными и высокоинновационными проектами. Возможность влиять на архитектуру продукта и принимать инженерные решения. Профессиональный рост: обучение, эксперименты с нейросетями и оптимизацией