Robotics Software Engineer

Разработка алгоритмов манипуляции:

• Реализация и интеграция алгоритмов для планирования траекторий, захвата объектов (motion planning, grasp planning) и управления манипуляторами.

Разработка ПО для компьютерного зрения:

• Создание, интеграция и оптимизация алгоритмов CV для задач детекции, сегментации, классификации объектов и оценки их позы (6D pose estimation).

Интеграция и сопровождение ML-моделей:

• Интеграция готовых ML-моделей (в т.ч. из смежных задач RL) в общую программную архитектуру робота. Сопровождение и оптимизация их работы.

Разработка в ROS 2:

• Создание нод, топиков, сервисов и экшенов для обеспечения связи между модулями управления, восприятия и исполнительными системами.

Высокопроизводительные вычисления:

• Оптимизация критичных к производительности модулей (например, обработка облаков точек) с использованием C++.

Работа с данными:

• Сбор, обработка и анализ данных с датчиков (камеры, лидары) для отладки и улучшения алгоритмов.

Участие в полном цикле разработки:

• Сбор, обработка и анализ до развертывания, тестирования и поддержки кода на реальных роботах.

Наш стек технологий:

• Основные языки: C++ (17/20), Python 3.x.
• Робототехнические фреймворки: ROS 2 (Humble/Iron), OpenCV, PCL (Point Cloud Library), MoveIt 2.
• ML/Инструменты: PyTorch (для интеграции/дообучения моделей), ONNX, TensorRT.
• Симуляция: Isaac Sim, Gazebo.
• Инструменты: Docker, Git, Linux, CI/CD (GitLab CI/Jenkins).
• Сенсоры: Камеры (RGB-D, стерео), лидары, тактильные сенсоры.

• Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет.
• Практический опыт разработки в ROS 2.
• Опыт работы с Computer Vision (OpenCV или другие фреймворки) для решения прикладных задач: детекция, сегментация, работа с облаками точек.
• Понимание основ робототехники: кинематика манипуляторов, системы координат (TF).
• Уверенная работа в ОС Linux и с системой контроля версий Git.
• Базовое понимание принципов машинного обучения (что такое модель, инференс, данные для обучения) и готовность работать с интегрированными ML-моделями.
• Умение писать чистый, поддерживаемый код и работать в команде.
• Способность самостоятельно выполнять поставленные задачи в рамках проекта.

Будет огромным плюсом:

• Опыт разработки на C++ для высокопроизводительных модулей.
• Опыт работы с фреймворками для манипуляции (MoveIt 2).
• Опыт работы в симуляторах Isaac Sim или Gazebo.
• Знакомство с инструментами для оптимизации и развертывания ML-моделей (ONNX, TensorRT).
• Базовый опыт или курсы по Machine Learning/Deep Learning.
• Участие в проектах, связанных с автономными системами или манипуляциями.
• Личные проекты в области робототехники (например, участие в RoboCup, собственные ROS-проекты).

Мы предлагаем:

• Работу в аккредитованной IT-компании.
• Гибрид; На ключевых этапах проекта требуется работа на месте. Ожидается готовность к периодическим визитам.
• Официальное оформление с первого дня работы и поддержка куратора во время адаптации.
• Прозрачная система развития: понятные грейды, внутреннее и внешнее обучение, индивидуальные планы развития и матрицы компетенций.
• Экологичная культура и адекватные руководители.
• Компенсация затрат на медицинские услуги, ментальное благополучие, спорт, тимбилдинги и использование AI-помощников.
• Бонус 15% с покупок во ВкусВилл.
• Социальная ответственность: поощряем донорство, оказываем материальную помощь при рождении ребёнка.
• Партнерская программа «Зелёный свет»: за рекомендации знакомых специалистов можно получить до 50 000 руб.