НовоеAI-конструктор резюме: правишь прямо на листе A4, а нейросеть подсказывает, что усилитьКонструктор резюме на листе A4Попробовать
JobPath
Начать бесплатно

Shield AI

Staff Engineer, State Estimation (R5783)

  • Удалённо
  • Remote
  • В вакансии: 200 000 – 300 000 USD
  • 48 дн. назад

Staff Engineer по оценке состояния в облачной компании Shield AI — разработка алгоритмов автономных систем для задач оборонного назначения. Удалённая работа, высокий уровень компенсации, участие в проектах мирового масштаба.

О позиции

Shield AI — венчурная компания в сфере оборонных технологий, создающая интеллектуальные системы безопасности для военнослужащих и гражданских лиц. В команде разработаны автономное программное обеспечение Hivemind, летательные аппараты V-BAT/X-BAT и симуляционные технологии Aechelon. Позиция предполагает работу над критически важными вычислительными задачами оценки состояния в условиях ограниченной информации от сенсоров.

Будет плюсом

  • Опыт работы с ROS/ROS2
  • Публикации в конференциях ICRA, IROS, RSS
  • Знание оптимизационных библиотек (GTSAM, Glog)
  • Опыт работы с графиками знаний и онтологиями
  • Безопасность и clearance для госзаказов

Условия

  • Высокий уровень компенсации (оффер соответствует рынку США для уровня Staff)
  • Удалённый формат работы с гибким графиком
  • Возможность работы над проектами с глобальным impact
  • Доступ к новейшим вычислительным ресурсам и hardware
  • Конференции и профессиональное развитие

Навыки

  • Estimation Theory
  • Kalman Filter
  • Particle Filter
  • Nonlinear Filtering
  • Sensor Fusion
  • SLAM
  • C++
  • Python
  • Linear Algebra
  • Numerical Methods

Сложность отбора

Требуется фундаментальное понимание теории оценивания и опыта в production системах

Оценка JobPath

Зарплата по рынку

1 400 000 – 2 600 000 ₽ в месяц

Оценка переведена из диапазона $200k-300k год в месяц по курсу ~93 RUB/USD; для удалённой роли уровня Staff в оборонке США это соответствующий уровень

Оценка JobPath по рынку, не предложение работодателя

Могут спросить на собеседовании

  1. Расскажите о вашем опыте применения фильтра Калмана или частичного фильтра в продакшене. Какие вызовы вы встретили?
  2. Как вы решаете проблему нелинейности в оценочных моделях при работе с сенсорными данными?
  3. Опишите случай, когда ваша система оценки дала существенную ошибку — какова была причина и как вы её исправили?
  4. Как вы оцениваете точность фильтра в реальных условиях без ground truth?

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

Связаться с поддержкой

Выбери, где удобнее написать