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 низькорівн
