Вакансии институт исследования нейросетей и робототехники: работа в IT и digital

О проекте

Мы разрабатываем интеллектуальные системы на базе современных embedded-платформ и алгоритмов машинного обучения для задач восприятия окружающей среды и управления роботизированными комплексами. Команда занимается созданием систем мультимодальной детекции, объединяющих данные с оптических сенсоров, аудиосистем и других источников информации.

В рамках проекта разрабатываются ML-модели и CV-модели для обнаружения, классификации и анализа объектов. Полученные данные используются для принятия решений системой управления и взаимодействия с исполнительными механизмами. Инженер по системам управления и навигации работает в тесной связке с инженером по автоматизации и ML-специалистами для обеспечения надежной работы аппаратной части и точного отклика систем автопилота с корректировкой полученной от модели.

Обязанности

• Сборка и конфигурация БПЛА: Generic Quadcopter, Generic Hexarotor, БПЛА самолётного типа (Flying Wing, HIL Quadcopter X).
• Ремонт, конфигурация и донастройка парка БПЛА.
• Проектирование и разработка алгоритма автоматического пилотирования БПЛА.
• Проведение испытательных полётов.
• Анализ данных «чёрных ящиков» (логов полётных контроллеров) и разбор инцидентов.
• Конфигурирование моделей и настройка аппаратуры управления (Radiomaster TX12 Mark II): миксы, тумблеры, кривые.
• Настройка и отработка радиоканала по протоколу ExpressLRS (ELRS) и костюмным протоколам и каналам: прошивка, бинд, параметризация, телеметрия.
• Настройка и обслуживание видеопередатчиков (VTX) при необходимости их установки: аналоговые и цифровые системы — выбор каналов, мощности, антенн.
• Эксплуатация и обслуживание LiPo-аккумуляторов: зарядка, балансировка, хранение, контроль характеристик (C-рейтинг, напряжение).
• Базовый расчёт винтомоторной группы (подбор моторов, пропеллеров, регуляторов под задачу).
• Выполнение базовых паяльных работ: замена разъёмов, проводов, компонентов.

Требования

• Уверенное понимание принципов работы БПЛА и их конфигурации.
• Умение работать с различными полётными контроллерами и их стеками.
• Уверенное знание прошивок Betaflight, INAV и их конфигураторов.
• Практический опыт настройки Radiomaster TX12 Mark II, ExpressLRS и VTX.
• Навыки безопасного обращения с LiPo-аккумуляторами и базовые навыки пайки.

Будет преимуществом

• Опыт полного цикла сборки БПЛА: от рамы до конфигурации.
• Опыт применения автоматических миссий на БПЛА.
• Опыт работы с полётными контроллерами семейства Pixhawk (ArduPilot/PX4).
• Опят работы с БПЛА самолетного и ракетного типа

Условия

• Современный офис и оснащённая лаборатория для разработки и тестирования робототехнических систем.
• Постоянный доступ к оборудованию: NVIDIA Jetson, камеры различного типа, микрофонные массивы, сенсоры и вычислительные платформы.
• Работа над сложными задачами на стыке машинного обучения, компьютерного зрения, обработки сигналов и робототехники.
• Возможность влиять на архитектуру решений и участвовать в полном цикле разработки — от исследования идеи до внедрения в реальную систему.
• Возможности для профессионального роста, обучения и развития экспертизы в области AI и embedded ML.

О проекте:
Мы разрабатываем роботизированные манипуляторы с управлением на базе нейросетей и готовимся к запуску еще ряда проектов в направлении AR и нейросетей. В команде уже есть сильные инженеры: специалист по низкоуровневой оптимизации, backend-разработчик, инженер по сенсорам и программисты разных направлений. Нам нужен Руководитель, который сможет выстроить процессы, координировать их работу и стать правой рукой генерального директора по техническим вопросам.

Ключевая роль:
Это управленческая позиция с техническими навыками. Ваша главная задача — не писать код, а организовать процесс так, чтобы команда работала как единый механизм, достигая целей компании в срок и с высоким качеством.

Обязанности:

• Управление командой (8-10 человек):
  • Постановка задач инженерам, контроль исполнения, приоритизация задач в соответствии с целями бизнеса.
  • Проведение регулярных встреч, распределение обязанностей, разрешение сложных ситуаций.
  • Найм и адаптация новых сотрудников, развитие и мотивация текущих членов команды в том числе удаленных.
• Стратегическое планирование:
  • Регулярное участие в совещаниях с генеральным директором: согласование roadmap (дорожной карты\плана работ), планирование ресурсов и бюджета, оценка сроков разработки.
  • Трансляция бизнес-задач в технические требования для команды.
  • Анализ рынка технологий, предложение новых решений для развития продуктов компании.
• Организация процессов разработки:
  • Выстраивание эффективного взаимодействия между инженерами разных профилей (встраиваемые системы, backend, сенсорика).
  • Внедрение стандартов качества, code review, документирования, алгоритма работы с удаленными сотрудниками.
  • Обеспечение бесшовной интеграции всех компонентов системы (от датчиков до управляющей логики).
• Коммуникация и отчетность:
  • Формирование понятной отчетности для генерального директора о ходе разработки, рисках и достигнутых результатах. В том числе по форме генерального директора.
  • Представление результатов работы на внутренних и внешних мероприятиях (испытаниях ПО и папертных средств).

Требования (управленческие приоритетны):

• Управленческий опыт: от 3 лет управления технической командой — выстраивание процессов, контроль задач, развитие людей.
• Технические навыки: понимание полного цикла разработки. Вы не обязаны писать код, но должны понимать, о чем говорят ваши инженеры:
  • Знание C/C++ и Python на уровне понимания архитектуры и интеграции.
  • Представление о разработке под микроконтроллеры (STM32, ESP32) и Linux-платы (Jetson, Raspberry Pi).
  • Понимание протоколов (I2C, SPI, UART, CAN, Ethernet) и принципов работы с сенсорами (камеры, лидары, радары, IMU).
  • Общее понимание процессов оптимизации производительности (включая CUDA/TensorRT на Jetson) и администрирования Linux-систем.
• Коммуникативные навыки: умение говорить на одном языке с генеральным директором, заказчиками и командой разработчиков.
• Образование: высшее техническое (робототехника, электроника, компьютерная инженерия, ИТ) или управленческое с технической специализацией.

Будет преимуществом:

• Опыт управления проектами на стыке железа, софта и нейросетей.
• Навыки бюджетирования и планирования ресурсов.
• Английский язык для чтения технической документации и изучения новых технологий.

Условия:

• Уровень ответственности и влияния: прямой выход на генерального директора, участие в формировании стратегии компании, реальное влияние на продуктовые решения.
• Оснащение: современный офис, полностью оборудованная лаборатория, доступ к любому необходимому оборудованию для команды.
• Команда: уже собранный коллектив сильных специалистов, которых нужно направить, организовать и расширять.
• График: полная занятость, работа на месте работодателя (Хабаровск, центр города).
• Заработная плата: от 250 000 ₽ (обсуждается с сильным кандидатом).

Где предстоит работать
Хабаровск, улица Ленина, 18В

О проекте:
Мы разрабатываем интеллектуальные системы на базе современных embedded-платформ и алгоритмов машинного обучения для задач восприятия окружающей среды и управления роботизированными комплексами. Команда занимается созданием систем мультимодальной детекции, объединяющих данные с оптических сенсоров, аудиосистем и других источников информации.

В рамках проекта разрабатываются ML-модели для обнаружения, классификации и анализа объектов по изображениям, звуковым сигналам и различным признакам среды. Полученные данные используются для принятия решений системой управления и взаимодействия с исполнительными механизмами.

Обязанности:

• Разработка, обучение и оптимизация моделей машинного обучения для задач компьютерного зрения и обработки аудиосигналов.
• Создание алгоритмов оптической детекции: обнаружение объектов, анализ контуров, движения, контраста, текстур и других визуальных признаков.
• Разработка моделей для обработки звуковых сигналов: детекция событий, классификация источников звука, выделение полезных сигналов на фоне шумов.
• Подготовка и обработка датасетов: сбор данных, разметка, аугментация, анализ качества выборок.
• Настройка и оптимизация нейросетей для работы в режиме реального времени на embedded-платформах (NVIDIA Jetson и аналогичные системы).
• Интеграция ML-моделей с программным обеспечением системы сбора данных и управления исполнительными механизмами.
• Проведение экспериментов, оценка качества моделей, поиск и устранение ошибок детекции.
• Оптимизация производительности моделей с учетом ограничений вычислительных ресурсов и требований к задержкам.

Требования:

• Образование в области машинного обучения, компьютерных наук, математики, робототехники, электроники или смежных направлений.
• Опыт разработки и внедрения ML-моделей от 2 лет.
• Уверенное владение Python.
• Опыт работы с ML-фреймворками: PyTorch и/или TensorFlow.
• Понимание принципов работы нейронных сетей для задач компьютерного зрения и обработки сигналов.
• Опыт работы с алгоритмами детекции и классификации объектов (CNN, YOLO, SSD, Faster R-CNN и аналоги).
• Знание методов обработки изображений: фильтрация, сегментация, выделение признаков, анализ контраста и границ объектов.
• Опыт работы с аудиоданными: спектральный анализ, FFT, Mel-спектрограммы, классификация звуковых событий.
• Навыки работы с OpenCV и библиотеками обработки данных (NumPy, Pandas, SciPy).
• Понимание принципов подготовки датасетов и оценки качества моделей (precision, recall, mAP, F1-score).
• Умение работать с Linux-средой и системами контроля версий (Git).
• Способность работать самостоятельно, проводить исследования и доводить решения до работающего прототипа.

Будет преимуществом:

• Опыт разработки ML-решений для embedded-платформ NVIDIA Jetson.
• Знание инструментов оптимизации моделей: TensorRT, ONNX, CUDA.
• Опыт работы с камерами, тепловизорами, лидарами, радарами и другими сенсорами.
• Опыт построения мультимодальных моделей, объединяющих данные от нескольких типов сенсоров.
• Опыт работы с задачами трекинга объектов, оценки положения объектов в пространстве и sensor fusion.
• Опыт обработки аудио в реальных условиях: шумы, эхосигналы, удаление помех.
• Опыт разработки систем реального времени для робототехнических комплексов.

Условия:

• Современный офис и оснащенная лаборатория для разработки и тестирования робототехнических систем.
• Постоянный доступ к оборудованию: NVIDIA Jetson, камеры различного типа, микрофонные массивы, сенсоры и вычислительные платформы.
• Работа над сложными задачами на стыке машинного обучения, компьютерного зрения, обработки сигналов и робототехники.
• Возможность влиять на архитектуру решений и участвовать в полном цикле разработки — от исследования идеи до внедрения в реальную систему.
• Возможности для профессионального роста, обучения и развития экспертизы в области AI и embedded ML.

О проекте:
Мы разрабатываем роботизированные манипуляторы с управлением на базе нейросетей и готовимся к запуску еще ряда проектов в направлении AR и нейросетей.

Обязанности:

• Настройка и поддержка рабочих мест сотрудников (установка ОС, ПО, периферийного оборудования).
• Администрирование серверного оборудования и сетевой инфраструктуры.
• Обеспечение бесперебойной работы ИТ-инфраструктуры.
• Настройка и поддержка систем резервного копирования и восстановления данных.
• Проектирование и реализация мер по обеспечению безопасности данных и ИТ-систем.
• Мониторинг и оптимизация производительности серверов и сетевых ресурсов.
• Устранение неисправностей и решение технических проблем.
• Настройка и администрирование систем виртуализации (например, VMware, Hyper-V).
• Поддержка пользователей и консультирование по вопросам ИТ.
• Ведение документации по настройкам и изменениям в инфраструктуре.
• Администрирование CRM.

Требования:

• Образование в области информационных технологий или аналогичной области.
• Опыт работы системным администратором от 1 года.
• Глубокие знания операционных систем Windows и Linux.
• Опыт настройки и администрирования серверного оборудования.
• Знание сетевых технологий и протоколов (TCP/IP, DNS, DHCP, VPN и др.).
• Опыт работы с системами резервного копирования и восстановления данных.
• Навыки проектирования и реализации мер по обеспечению безопасности данных.
• Умение работать с системами виртуализации (VMware, Hyper-V).
• Ответственность, внимание к деталям, способность работать в команде и самостоятельно.

Будет преимуществом:

• Навыки пайки и сборки электронных устройств (уверенное владение паяльником).
• Базовое понимание электроники: чтение простых схем, работа с мультиметром, основные электронные компоненты.
• Опыт работы с 3D-принтерами (настройка, калибровка, печать) — FDM и/или SLA.
• Будет плюсом: навыки 3D-моделирования (Fusion 360, SolidWorks, Blender, Tinkercad и т.п.).

Условия:

• Заработная плата от 90 000 рублей (итоговый уровень обсуждается с успешным кандидатом).
• График работы: полный рабочий день.
• Возможности для профессионального роста и развития.
• Дружный коллектив и комфортные условия труда.
• Работа над технически сложными и высоко инновационными проектами

-О проекте:

Мы создаём прикладные продукты на базе больших языковых моделей (LLM) для узких задач в медицине, автоматизации, робототехнике и других отраслях. Наши решения — это программы-функции, чат-боты, ассистенты и агенты, которые решают конкретные бизнес-задачи. Мы развертываем собственные серверы с открытыми LLM и активно экспериментируем с новыми моделями.

-Обязанности:

1.Разработка прикладных решений на базе LLM: чат-боты, голосовые ассистенты, агенты, программные функции (function calling, tool use).

2.Развертывание и поддержка собственных серверов с LLM (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek и др.) на GPU-оборудовании.

3.Построение RAG-пайплайнов: подготовка данных, эмбеддинги, векторные базы, поиск и генерация ответов.

4.Интеграция LLM в микросервисы (FastAPI), CRM, медицинские системы, системы автоматизации и робототехнические комплексы.

5.Prompt engineering, fine-tuning (LoRA, QLoRA), оценка качества и безопасности моделей.

6.Оптимизация inference: квантизация, vLLM, TGI, llama.cpp, TensorRT-LLM.

7.Работа с медицинскими и персональными данными с соблюдением требований конфиденциальности.

-Требования:

1.Опыт программирования на Python от 2 лет.

2.Практический опыт работы с LLM: OpenAI API, Hugging Face, LangChain, LlamaIndex или аналоги.

3.Понимание архитектуры Transformer, RAG, агентов, function calling.

4.Опыт развертывания LLM на собственных серверах (Linux, Docker, GPU).

5.Знание FastAPI, REST API, асинхронного программирования.

6.Опыт работы с векторными БД (Qdrant, Chroma, FAISS, Milvus).

7.Понимание методов fine-tuning и оценки моделей.

-Будет преимуществом:

1.Опыт в медицине (обработка медицинских текстов, NLP), автоматизации, робототехнике.

2.Знание Kubernetes, CI/CD, MLOps/LLMOps.

3.Опыт с мультимодальными моделями.

4.Английский язык для чтения технической документации и научных статей.

-Условия:

*Современный офис и оборудованная лаборатория.

*Доступ к GPU-серверам и необходимым инструментам.

*Работа над технически сложными и высоко инновационными проектами.

*Возможность влиять на архитектуру продуктов и принимать инженерные решения.

*Профессиональный рост: обучение, эксперименты с новыми моделями и оптимизацией.

О проекте:

Мы разрабатываем интеллектуальные системы на базе современных embedded-платформ (Jetson, Arduino, Raspberry Pi и аналоги) для задач сбора и обработки данных с разнородных сенсоров. Данные с сенсоров и нейросетей используем для управления механизированными манипуляторами.

Обязанности:

• Разработка и отладка ПО для обработки информации полученных от электронных компонентов как напрямую в микрокомпьютер, так и преобразованные микроконтроллером и переданные так же на микрокомпьютер.
• В качестве основного входного сенсора используются камеры, полученное изображение обрабатывается нейросетью и дополняется данными сенсоров.
• На основе полученных данных ПО должно отдавать команды исполнительным механизмам.
• В качестве электронных компонентов используются камеры с механизированными зумом и фокусом, радарами (широкополосными, УЗ), лидарами, тепловизионными/оптическими камерами, гироскопами, акселерометрами и т.д.

Требования:

• Образование в области электроники, робототехники, компьютерной инженерии, ИТ или смежных направлениях.
• Опыт backend разработки: от 2 лет.
• Владение C/C++ и/или Python.
• Опыт работы с микроконтроллерами (Arduino, ESP32, STM32) и Linux-платами (Raspberry Pi, Jetson Nano/AGX Xavier/Xavier NX).
• Знание протоколов и интерфейсов: I2C, SPI, UART, GPIO, ADC/DAC, CAN, Ethernet.
• Умение работать с камерами подключенным по интерфейсам SCI/CSI2/Ethernet.
• Базовые навыки пайки и сборки прототипов.
• Способность работать в команде, самостоятельность, внимательность к деталям.

Будет преимуществом:

• Опыт работы с конкретными сенсорами: радарами (например, mmWave), лидарами (RPLidar, YDLidar), тепловизорами (FLIR Lepton, Seek Thermal), IMU (MPU-6050/9250, BNO055).
• Опыт с NVIDIA Jetson и оптимизацией под них (CUDA, TensorRT).
• Знание методов калибровки сенсоров.

Условия:

• Современный офис и оснащенная лаборатория.
• Постоянный доступ к широкому парку оборудования: платы Jetson, Arduino, Raspberry Pi, разнообразные сенсоры (радары, лидары, камеры, IMU).
• Работа над интересными проектами на стыке электроники, программирования и робототехники.
• Возможности для профессионального роста и обучения.