Инженер-исследователь БПЛА (Центр аэрологистики)

Мы формируем центр разработки автономных БПЛА и бортовых систем. Команда работает на стыке робототехники, компьютерного зрения, систем управления, embedded-разработки, связи и летных испытаний. Задачи находятся на стыке робототехники, прикладной математики, механики и программной инженерии. Важен полный цикл: постановка гипотезы, модель, симуляция, реализация, полунатурный стенд, анализ летных данных. Роль усиливает блоки устойчивости алгоритмов роевого планирования и управления при изменении условий среды, предотвращения столкновений и корректного завершения миссии в заданной точке. Обязанности Разрабатывать алгоритмы планирования траектории для одиночных БПЛА и групповых сценариев: route planning, trajectory optimization, replanning, collision avoidance проектировать алгоритмы guidance/control для выполнения миссии с учетом ограничений платформы, сенсоров, каналов связи, энергопотребления и безопасности разрабатывать методы устойчивого поведения в динамической среде: учет движущихся объектов, прогнозирование траекторий, предотвращение конфликтов между бортами повышать вычислительную эффективность и надежность существующих алгоритмов; переводить прототипы из Python в C++ при необходимости изучать научные публикации, открытые реализации и промышленные подходы; выбирать методы под ограничения конкретной платформы и испытательной программы строить симуляции, проводить численные эксперименты, формировать метрики качества, анализировать телеметрию и готовить рекомендации по изменению алгоритмов Требования высшее техническое или физико-математическое образование: прикладная математика, механика, аэрокосмические системы, робототехника, управление, физика, вычислительная математика или смежные направления. уверенный Python: NumPy, SciPy, matplotlib, опыт анализа экспериментальных данных. знание численных методов, оптимизации, градиентных методов, методов поиска на графах, теории вероятностей и математической статистики. понимание динамики полета, ограничений исполнительных механизмов, кинематических/динамических моделей и устойчивости управления. умение читать и реализовывать научные статьи, сравнивать методы по метрикам, документировать предположения и границы применимости. Git, Linux, базовые навыки разработки воспроизводимого исследовательского кода; алгоритмы и структуры данных на уровне уверенного middle Будет плюсом: ROS2, C++ для высокоэффективных вычислений, Ceres/g2o, CasADi, OSQP, PyTorch/JAX для дифференцируемого моделирования опыт MPC, LQR, nonlinear control, robust/adaptive control, trajectory optimization, receding horizon planning опыт Gazebo/Ignition/AirSim, PX4 SITL/HITL, MATLAB/Simulink/SimInTech. опыт с реальными роботизированными платформами, летными испытаниями, анализом ULog/TLog/rosbag понимание задач multi-agent planning, deconfliction, collision avoidance и оценки риска в динамической среде умение объяснить, как вы проверяете алгоритм не только на красивой симуляции, но и на шумных данных, задержках, пропусках измерений и ограничениях бортового вычислителя опыт, где результатом исследования был работающий модуль, прошедший стендовые или полевые испытания навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации Условия офисный формат в Сколтехе ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия расширенный ДМС и льготное страхование для семьи уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития выгодная ипотека для сотрудников бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компании-партнёров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера корпоративная пенсионная программа.