Про роль
One Clan Defense шукає Senior DSP Engineer, який очолить розробку алгоритмів детекції та класифікації сигналів для платформ ситуаційної обізнаності та радіоелектронної боротьби (РЕБ / EW). Ви відповідатимете за алгоритмічне ядро наших систем — від сліпої детекції невідомих випромінювачів (blind detection) до класифікації цифрових протоколів звʼязку в реальному часі. Ваша робота напряму впливатиме на проєкти автономної детекції дронів, класифікації FHSS-сигналів (Frequency Hopping Spread Spectrum) та розподілених SIGINT mesh-мереж.
Ядро: без цього нікуди
Це база, у якій ви вже маєте впевнено розумітися — на ній тримається вся подальша робота.
● Цифрова обробка сигналів (DSP). Глибоке розуміння цифрових модуляцій (FSK, PSK, QAM, OFDM), FFT/STFT-аналізу, фільтрації, синхронізації та каналізації (channelization). Ви розумієте, що відбувається із сигналом на кожному етапі тракту.
● Детекція та класифікація сигналів. Практичний досвід із теорією детекції (узгоджена фільтрація / matched filtering, енергетична детекція / energy detection, CFAR) та з класифікацією модуляцій — статистичною або на основі ML. Ви вже будували щось, що самостійно знаходить і розрізняє сигнали.
● SDR hands-on. Впевнена робота із платформами Software Defined Radio (HackRF, BladeRF, Ettus USRP) та GNU Radio: захоплення, відтворення й аналіз реальних IQ-записів, а не лише симуляцій.
● Програмування. Впевнений Python (NumPy, SciPy) та/або C++ для аналізу сигналів; MATLAB/Simulink для моделювання й прототипування.
Вектори розвитку: де ви зможете рости
Не обовʼязково приходити з усім цим — це напрями, у яких ви матимете змогу поглиблюватися в реальних бойових задачах. Досвід у будь-якому з них — приємний плюс.
● FHSS та реконструкція протоколів. Детекція frequency-hopping сигналів, реконструкція патернів стрибків (hopping pattern reconstruction), оцінка hop-rate, реверс-інжиніринг структури кадрів і таймінгу цифрових протоколів.
● Детекція дронів та фінгерпринтинг випромінювачів. Ідентифікація сигнатур каналів керування та відео БпЛА (UAV), emitter fingerprinting, робота в умовах активного глушіння та низького SNR.
● ML для класифікації сигналів. CNN/RNN на IQ-даних та спектрограмах, робота з реальними бойовими датасетами.
● Пасивна радіогеолокація. Passive RF geolocation — TDOA/AoA у складі розподілених сенсорних масивів.
● Детекція спуфінгу GNSS. Spoofing detection для GPS та Galileo.
● Широкосмуговий моніторинг та архітектури потокової обробки в реальному часі; співпраця з FPGA-командою над перенесенням алгоритмів на залізо.
Частотні діапазони
Робота із сигналами в усьому діапазоні частот 100 - 12 000 МГц (канали керування, відео, телеметрії БпЛА та інші).
