Sr. Machine Learning Engineer, Autonomy

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Senior-инженер по машинному обучению и автономности для беспилотных авиационных систем. Отвечает за разработку и внедрение возможностей ML и автономности: восприятие, трекинг, сенсорную фузию, планирование и принятие решений на уровне миссии, включая интеграцию с системами управления полётом и бортовыми вычислителями.

Задачи

• Отвечать за техническую реализацию назначенных возможностей автономности: сбор требований, архитектура, реализация, интеграция, верификация и поставка.
• Переводить потребности миссии в определённое автономное поведение, эксплуатационные ограничения, измеримые требования к производительности и критерии приёмки тестов.
• Принимать и документировать технические компромиссы между машинным обучением, детерминированной логикой, конечными автоматами, деревьями поведения, планировщиками и методами оптимизации.
• Проектировать и реализовывать автономное поведение на уровне миссии: выполнение миссии, перепланирование, обработка нештатных ситуаций, координация с командами оператора и ограничениями воздушного судна.
• Руководить разработкой и интеграцией возможностей восприятия: обнаружение и классификация объектов, трекинг, понимание сцены, сенсорная фузия и геопространственные рассуждения.
• Определять и поддерживать интерфейсы между ПО автономности, автопилотами, бортовыми и миссионными компьютерами, сенсорами, полезной нагрузкой, каналами передачи данных и системами GCS/C2.
• Разрабатывать и рецензировать production-код на C++ и Python для работы в реальном и почти реальном времени; оптимизировать задержки, пропускную способность, память и загрузку вычислений на NVIDIA GPU и встраиваемых платформах.
• Отвечать за процесс разработки и развёртывания моделей: качество датасетов, методы обучения и оценки, регрессионное тестирование, версионирование, развёртывание и откат.
• Определять поведение при деградации сенсоров, неопределённых результатах восприятия, ограничениях вычислений и прерывании связи, включая резервное поведение и вмешательство оператора.
• Разрабатывать стратегии верификации с использованием симуляции, SIL, HIL, стендовых и автоматизированных тестов для оценки номинальных, деградированных и отказных условий до полёта.
• Руководить интеграцией ПО автономности и устранением неполадок при наземных и лётных испытаниях; анализировать логи и тестовые данные, выявлять первопричины и доводить корректирующие действия до верификации.
• Декомпозировать сложные задачи на достижимые этапы, выявлять технические риски и зависимости, сообщать о прогрессе и компромиссах руководству инженерного подразделения.
• Наставлять junior- и middle-инженеров по машинному обучению через практическую разработку, ревью дизайна и кода, отладку и планирование тестов.
• Координировать техническую работу между командами ML, Platform Engineering, Flight Test, авионики, электротехники, механики и других инженерных команд.
• Выполнять другие порученные обязанности.

Требования

• Степень бакалавра в области Computer Science, Electrical Engineering, Robotics, Aerospace Engineering или смежной технической области, либо эквивалентный практический опыт.
• 5+ лет релевантного инженерного опыта в автономности, робототехнике, машинном обучении или смежных встраиваемых программных системах, включая практическую разработку и развёртывание ML или автономных возможностей на физических платформах.
• Подтверждённая способность самостоятельно вести значимый технический проект от требований и дизайна до реализации, интеграции и тестирования.
• Сильные практические навыки разработки на C++ и Python, включая разработку, отладку и профилирование в Linux и современные фреймворки машинного обучения.
• Существенный опыт в одной или нескольких областях: восприятие, трекинг, сенсорная фузия, автономное принятие решений или планирование, с умением интегрировать эти возможности в полноценную систему воздушного судна.
• Опыт определения архитектуры ПО и системных интерфейсов, принятия технических компромиссов и решения проблем интеграции между ПО и аппаратным обеспечением.
• Опыт развёртывания и оптимизации ПО или моделей ML на бортовых вычислителях с ограниченными ресурсами.
• Опыт разработки воспроизводимых тестов, оценки производительности относительно заданных требований и анализа отказов с использованием системных логов и тестовых данных.
• Подтверждённая способность давать технические рекомендации, рецензировать дизайн и код и наставлять других инженеров.
• Способность работать на площадке в Bingen, WA и поддерживать практическую интеграцию на воздушном судне, наземные и лётные испытания.
• Профессиональное владение английским языком в устной и письменной форме.
• Знакомство с экосистемами автопилотов и наземных станций управления (Applied Navigation Quattro/QET, ArduPilot, PX4 или аналоги).
• Опыт работы в роли test conductor или safety officer на полевых испытаниях.
• Опыт оценки производительности GNSS, включая деградированные или contested условия.
• Опыт оценки автоматической или vision-based посадки.
• Опыт работы с инструментами моделирования и симуляции, релевантными динамике и производительности аппарата (6-DOF симуляция, vortex lattice methods, CFD, FEA или эквивалент).
• Знакомство с практиками прослеживаемости требований и верификации/валидации.
• Знакомство с ADS-B, detect-and-avoid и вопросами интеграции в воздушное пространство при испытаниях беспилотных систем.
• Опыт проектирования и интеграции тестовой измерительной аппаратуры на платформах с ограничениями по массе и объёму.
• Сертификация FAA Part 107 или эквивалентные операционные допуски.
• Опыт работы в мультидисциплинарных инженерных командах в среде быстрой разработки.
• Позиция не предполагает визовой поддержки; кандидаты должны иметь законное право на работу в США без спонсорства работодателя.
• При необходимости доступа к информации, контролируемой экспортным законодательством США (ITAR/EAR), кандидаты должны соответствовать статусу «U.S. person» согласно 22 CFR §120.62.

Условия

• Конкурентный пакет льгот: медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка, пенсионные планы, оплачиваемый отпуск и больничные.
• Дополнительные защиты: критическая болезнь, госпитальная indemnity, страхование от несчастных случаев, краткосрочная и долгосрочная нетрудоспособность.
• Работа на площадке в Bingen, WA с поддержкой интеграции на воздушном судне, наземных и лётных испытаний.
• Возможны командировки для участия в испытаниях и гибкий график в зависимости от расписания тестов.
• Полевая работа: длительное стояние и ходьба, переноска оборудования, работа на открытом воздухе в различных условиях.
• Работодатель — Equal Opportunity Employer.

Навыки

• C++
• Python
• Linux
• Machine Learning
• NVIDIA GPU
• CUDA
• TensorRT
• ROS 2
• MAVLink
• ArduPilot
• PX4
• Sensor Fusion
• Object Detection
• Tracking
• Planning
• Simulation
• SIL
• HIL
• GNSS
• ADS-B
• Detect-and-Avoid
• Model Quantization
• Embedded Systems