Shield AI

Senior Staff Engineer, Autonomy Capabilities – Space (R5360)

Офис
Washington, D.C.
В вакансии: 220 800 – 331 200 USD
100 дн. назад

Приватная оборонная компания Shield AI ищет Senior Staff Engineer в команду автономных систем для разработки передовых решений по беспилотным летательным аппаратам. Роль предполагает применение классических методов автономности и глубокого обучения с подкреплением для задач в воздушном, морском и наземном доменах.

О позиции

Вы присоединитесь к команде Shield AI — венчурной оборонно-технологической компании, миссия которой — защищать военнослужащих и гражданских с помощью интеллектуальных систем. Мы разрабатываем программное обеспечение Hivemind, беспилотники V-BAT и X-BAT, а также технологии симуляции Aechelon. Ваша работа напрямую повлияет на реализацию проектов национальной обороны США.

Будет плюсом

Опыт работы с беспилотными летательными аппаратами
Понимание требований Department of Defense
Опыт развертывания систем автономии в боевых условиях или полевых тестах
Знание симуляционных сред для тестирования автономных систем

Условия

Работа над технологиями уровня front-line для национальной обороны
Возможность влиять на реализацию значимых проектных решений
Участие в международной команде инженеров
Конкурентоспособный пакет компенсаций

Навыки

Autonomous Systems
Deep Reinforcement Learning
Machine Learning
Robotics
Control Systems
Path Planning
Real-Time Systems
Python
C++
Simulation

Сложность отбора

5 из 5

Senior Staff уровень требует многолетнего опыта, лидерства в технической стратегии и экспертизы в критически важных системах национальной обороны.

Оценка JobPath

Зарплата по рынку

1 750 000 – 2 620 000 ₽ в месяц

Медианная оценка рассчитана из указанного годового диапазона $220,800–$331,200 USD (≈₹1,75M–₹2,62M в месяц при курсе ~95₽/$). Для позиции Staff Engineer в оборонном секторе DC рынок аналогичен указанному диапазону.

Оценка JobPath по рынку, не предложение работодателя

Могут спросить на собеседовании

Как вы балансируете между классическими методами планирования пути и подходами на основе машинного обучения?
Расскажите о вашем опыте интеграции ML-моделей в системы реального времени.
Какие метрики вы используете для оценки производительности автономных систем в динамичных средах?
Опишите сложный кейс, где вам пришлось адаптировать теорию автономии к практической задаче.

Прорепетировать это собеседование

Голосовой ИИ-интервьюер задаст вопросы под эту вакансию и разберёт каждый ответ.

Начать бесплатно

Сохрани похожие вакансии

Новые вакансии с такой должностью будут собираться в кабинете.

Сохранить фильтр

Перед откликом

Попробовать бесплатно