Инженер-исследователь БПЛА (Центр аэрологистики)
29 июня 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • IT: Data Science и Data Engineering
Мы формируем центр разработки автономных БПЛА и бортовых систем. Команда работает на стыке робототехники, компьютерного зрения, систем управления, embedded-разработки, связи и летных испытаний.
Задачи находятся на стыке робототехники, прикладной математики, механики и программной инженерии. Важен полный цикл: постановка гипотезы, модель, симуляция, реализация, полунатурный стенд, анализ летных данных.
Роль усиливает блоки устойчивости алгоритмов роевого планирования и управления при изменении условий среды, предотвращения столкновений и корректного завершения миссии в заданной точке.
Обязанности
- Разрабатывать алгоритмы планирования траектории для одиночных БПЛА и групповых сценариев: route planning, trajectory optimization, replanning, collision avoidance
- Проектировать алгоритмы guidance/control для выполнения миссии с учетом ограничений платформы, сенсоров, каналов связи, энергопотребления и безопасности
- Разрабатывать методы устойчивого поведения в динамической среде: учет движущихся объектов, прогнозирование траекторий, предотвращение конфликтов между бортами
- Повышать вычислительную эффективность и надежность существующих алгоритмов; переводить прототипы из Python в C++ при необходимости
- Изучать научные публикации, открытые реализации и промышленные подходы; выбирать методы под ограничения конкретной платформы и испытательной программы
- Строить симуляции, проводить численные эксперименты, формировать метрики качества, анализировать телеметрию и готовить рекомендации по изменению алгоритмов
Требования
- Высшее техническое или физико-математическое образование: прикладная математика, механика, аэрокосмические системы, робототехника, управление, физика, вычислительная математика или смежные направления.
- Уверенный Python: NumPy, SciPy, matplotlib, опыт анализа экспериментальных данных.
- Знание численных методов, оптимизации, градиентных методов, методов поиска на графах, теории вероятностей и математической статистики.
- Понимание динамики полета, ограничений исполнительных механизмов, кинематических/динамических моделей и устойчивости управления.
- Умение читать и реализовывать научные статьи, сравнивать методы по метрикам, документировать предположения и границы применимости.
- Git, Linux, базовые навыки разработки воспроизводимого исследовательского кода; алгоритмы и структуры данных на уровне уверенного middle.
Будет плюсом:
- ROS2, C++ для высокоэффективных вычислений, Ceres/g2o, CasADi, OSQP, PyTorch/JAX для дифференцируемого моделирования
- Опыт MPC, LQR, nonlinear control, robust/adaptive control, trajectory optimization, receding horizon planning
- Опыт Gazebo/Ignition/AirSim, PX4 SITL/HITL, MATLAB/Simulink/SimInTech.
- Опыт с реальными роботизированными платформами, летными испытаниями, анализом ULog/TLog/rosbag
- Понимание задач multi-agent planning, deconfliction, collision avoidance и оценки риска в динамической среде
- Умение объяснить, как вы проверяете алгоритм не только на красивой симуляции, но и на шумных данных, задержках, пропусках измерений и ограничениях бортового вычислителя
- Опыт, где результатом исследования был работающий модуль, прошедший стендовые или полевые испытания
- Навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
- Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
- Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
Условия
- Офисный формат в Сколтехе
- Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- Расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
- Уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
- Выгодная ипотека для сотрудников
- Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компании-партнёров
- Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
- Корпоративная пенсионная программа.
