Обов’язки:
Розробка та дослідження алгоритмів обробки акустичного сигналу: спектральний аналіз, фільтрація шуму, виділення ознак (feature extraction). Алгоритми локалізації та напрямку приходу сигналу (direction of arrival, beamforming) для масиву мікрофонів / параболічного звукозбирача. Прототипування алгоритмів у MATLAB/Python/NumPy/SciPy на реальних і синтетичних акустичних даних. Розробка та оцінка ознак і алгоритмів класифікації звукових подій (у співпраці з ML-командою) — відрізнення цільових сигналів від фонового шуму. Аналіз обмежень реальних умов експлуатації: вітер, дощ, міський шум і адаптація алгоритмів під ці умови. Оцінка обчислювальної складності алгоритмів та підготовка їх до перенесення на embedded-платформу (у співпраці з командою embedded/firmware). Валідація алгоритмів на реальних польових даних, аналіз хибнопозитивних/хибнонегативних спрацювань, ітеративне покращення точності. Документування математичних моделей, методик тестування та результатів досліджень.
Обов’язкові вимоги:
Вища освіта в галузі прикладної математики, фізики, радіотехніки, електроніки чи суміжній технічній спеціальності. Глибоке розуміння теорії цифрової обробки сигналів: перетворення Фур’є (FFT), проєктування фільтрів (FIR/IIR), спектральний аналіз, віконні функції. Впевнене володіння математичним апаратом: лінійна алгебра, теорія ймовірностей і статистика, основи оптимізації. Практичний досвід прототипування алгоритмів у MATLAB, Python (NumPy/SciPy) або аналогічних середовищах. Уміння працювати з реальними зашумленими даними: аналізувати, візуалізувати, робити обґрунтовані висновки. Здатність доводити ідею від математичної моделі до працюючого прототипу алгоритму.
