Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
Humanoid
Бостон, Соединенные Штаты3 месяца назад
Here at Humanoid, we believe in a future where robots amplify human potential. That’s why we’ve set out on a mission to build the world’s most capable, commercially-scalable, and safe humanoid robots. We’re bringing that mission to life with HMND-01 - our rapidly developed humanoid platform being deployed in real industrial environments - and we’re growing the team to take it even further.
We are looking for a Controls Engineer to join our Control Team in Boston.
You will own how we know our controls stack works: the testing and validation infrastructure that turns "it looked fine on the robot" into measured, reproducible evaluation, the observability and failure analysis that makes runtime behaviour visible and failures shareable, and the documentation and runbooks that let the team self-serve without institutional knowledge. You will also strongly contribute to first-time bring-up of new hardware for Boston components and validate changes end-to-end on real robots before the wider team depends on them.
The ideal candidate has strong control fundamentals, solid software engineering discipline across the stack - from control code to test harnesses to diagnostic tooling - and the debugging instincts that only come from real hardware. You will work across the whole control stack and be the person the team relies on to tell them the truth about their code.
Build and own hardware-in-the-loop (HIL) and integration test workflows that quantify controller and motion repeatability and accuracy - turning "it looked fine on the robot" into measured, reproducible evaluation.
Define and implement repeatability and accuracy metrics for controller and motion changes, and the harnesses that make those measurements consistent across runs and across robots.
Expand unit and integration test coverage across the controls components the team actually runs - actuator drivers, hardware interfaces, whole-body control, and the teleoperation pipeline.
Develop automated regression checks that surface controls regressions - in accuracy, repeatability, or behaviour - in simulation and on hardware before they reach the wider team.
Work with controls engineers to define testability requirements for new components and algorithms, so things are built to be evaluated and validated.
Package controllers into cleanly separable, reusable, and easily testable interfaces - so individual controllers can be developed, swapped, and validated in isolation.
Strongly contribute to first-time bring-up of new hardware for Boston components, and to their integration into the controls stack.
Validate hardware and software changes end-to-end on real robots before broader team use - structured, documented, and repeatable.
Instrument the controls stack to improve visibility into runtime behaviour - logging, tracing, and diagnostic tooling.
Reproduce hardware and software failures in structured, developer-shareable formats; feed structured root-cause context back to algorithm and hardware owners.
Identify and resolve cross-stack failure modes that span controls, firmware, and hardware.
Write and maintain engineering documentation for the controls stack: HIL and test coverage, and bring-up/integration guides for new hardware.
Own runbooks that let controls engineers self-serve validation, integration, and recovery without relying on institutional knowledge.
Substantial hands-on robotics experience on real hardware.
Strong control theory foundation (joint-space control, PID and feedforward, impedance/admittance, observers, state estimation, filtering, stability) — enough to define meaningful repeatability and accuracy metrics for a control stack and interpret what they say.
Shipped software across the stack: modern C++ inside a real-time control codebase, plus Python for test harnesses, analysis and tooling.
Built test automation, HIL or integration-test infrastructure for complex physical systems — and got other engineers to actually use it.
Solid measurement and data analysis judgement: sampling, timing and synchronisation, noise, statistical significance, and knowing when a difference between two runs is real.
Strong debugging across software/firmware/hardware boundaries, with the discipline to reproduce failures in a form other engineers can act on.
Physics simulation environments (MuJoCo, Isaac Sim/Isaac Lab) and sim-to-real validation.
Observability tooling: logging and tracing frameworks, metrics collection, time-series databases, dashboarding (e.g. Grafana).
First-time hardware bring-up experience: new actuators, sensors or compute targets integrated into a control stack.
A track record of engineering documentation and runbooks that outlived their author.
Release management or quality gates for safety-relevant software.
Comprehensive health coverage for US-based employees, including fully paid medical, dental, and vision insurance, with virtual care and employee assistance resources.
Meaningful time off to rest and recharge: 23 days of PTO (accrued), separate sick leave, and paid company holidays.
401(k) retirement plan with 4% employer match.
Competitive equity: stock options with meaningful upside as we scale.
Free daily catered lunch, snacks, and drinks in-office.
Collaboration with top-tier engineers, researchers, and product experts in AI and robotics.
Freedom to influence the product and own key initiatives.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 148 000 до 215 000
Формат работы
Офис
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
В Humanoid мы верим в будущее, где роботы расширяют человеческие возможности. Именно поэтому мы поставили себе миссию создавать самые совершенные, коммерчески масштабируемые и безопасные человекоподобные роботы в мире. Мы воплощаем эту миссию в жизнь с помощью HMND-01 — нашей быстро разработанной человекоподобной платформы, развертываемой в реальных промышленных условиях — и мы расширяем команду, чтобы вывести ее на новый уровень.
Мы ищем инженера по управлению, который присоединится к нашей команде управления в Бостоне.
Вы будете отвечать за то, как мы убеждаемся в работоспособности нашего стека управления: инфраструктура тестирования и валидации, которая превращает «на роботе выглядело нормально» в измеренную, воспроизводимую оценку; наблюдаемость и анализ отказов, которые делают поведение во время выполнения видимым, а отказы — поддающимися обмену; а также документация и руководства, которые позволяют команде самообслуживаться без необходимости полагаться на институциональные знания. Вы также внесете значительный вклад в первую загрузку нового оборудования для компонентов в Бостоне и будете тестировать изменения сквозным образом на реальных роботах, прежде чем их начнет использовать более широкая команда.
Идеальный кандидат обладает прочными основами управления, солидной дисциплиной разработки программного обеспечения во всем стеке — от управляющего кода до тестовых инструментов и средств диагностики — а также инстинктами отладки, которые приходят только от работы с реальным оборудованием. Вы будете работать над всем стеком управления и станете тем человеком, на которого команда сможет положиться, чтобы получить правдивую информацию о своем коде.
Создание и владение рабочими процессами тестирования «hardware-in-the-loop» (HIL) и интеграционного тестирования, которые количественно определяют повторяемость и точность контроллера и движения — превращая «на роботе выглядело нормально» в измеренную, воспроизводимую оценку
Определение и внедрение метрик повторяемости и точности для изменений контроллера и движения, а также инструментов, которые обеспечивают согласованность этих измерений между запусками и между роботами
Расширение покрытия модульным и интеграционным тестированием компонентов управления, которые команда фактически запускает — драйверов исполнительных механизмов, аппаратных интерфейсов, полномасштабного управления и конвейера телеоперации
Разработка автоматизированных проверок регрессии, которые выявляют регрессии в управлении — по точности, повторяемости или поведению — в симуляции и на оборудовании, прежде чем они достигнут более широкой команды
Работа с инженерами по управлению для определения требований к тестируемости для новых компонентов и алгоритмов, чтобы все было разработано для оценки и валидации
Упаковка контроллеров в чисто разделяемые, многократно используемые и легко тестируемые интерфейсы — чтобы отдельные контроллеры можно было разрабатывать, заменять и валидировать в изоляции
Активное участие в первой загрузке нового оборудования для компонентов в Бостоне и в их интеграции в стек управления
Сквозная валидация изменений аппаратного и программного обеспечения на реальных роботах перед использованием более широкой командой — структурированная, документированная и воспроизводимая
Инструментирование стека управления для повышения наглядности поведения во время выполнения — логирование, трассировка и средства диагностики
Воспроизведение аппаратных и программных сбоев в структурированных форматах, пригодных для обмена с разработчиками; предоставление контекста корневой причины владельцам алгоритмов и оборудования
Выявление и устранение межстековых режимов отказа, охватывающих управление, прошивку и оборудование
Написание и поддержка инженерной документации для стека управления: покрытие HIL и тестами, а также руководства по загрузке/интеграции для нового оборудования
Владение руководствами, которые позволяют инженерам по управлению самостоятельно выполнять валидацию, интеграцию и восстановление без необходимости полагаться на институциональные знания
Существенный практический опыт работы с робототехникой на реальном оборудовании
Прочная основа теории управления (управление в суставном пространстве, ПИД и предкоррекция, импендансное/адмиттансное управление, наблюдатели, оценка состояния, фильтрация, устойчивость) — достаточная для определения значимых метрик повторяемости и точности для стека управления и интерпретации их значений
Опыт поставки программного обеспечения во всем стеке: современный C++ в кодовой базе управления реального времени, а также Python для тестовых инструментов, анализа и утилит
Создание автоматизации тестирования, инфраструктуры HIL или интеграционного тестирования для сложных физических систем — и фактическое использование ее другими инженерами
Солидное суждение при измерении и анализе данных: выборка, синхронизация времени, шум, статистическая значимость и понимание того, когда разница между двумя запусками реальна
Сильная отладка на границах программного/прошивочного/аппаратного обеспечения, с дисциплиной воспроизведения отказов в форме, которую могут использовать другие инженеры
Среды физического моделирования (MuJoCo, Isaac Sim/Isaac Lab) и валидация sim-to-real
Инструменты наблюдаемости: фреймворки логирования и трассировки, сбор метрик, базы данных временных рядов, дашборды (например, Grafana)
Опыт первой загрузки оборудования: интеграция новых исполнительных механизмов, датчиков или вычислительных платформ в стек управления
Опыт создания инженерной документации и руководств, которые пережили своих авторов
Управление выпуском или контрольные точки качества для программного обеспечения, связанного с безопасностью
Комплексное медицинское страхование для сотрудников из США, включая полностью оплачиваемое медицинское, стоматологическое и офтальмологическое страхование, с возможностью виртуальной помощи и ресурсами поддержки сотрудников
Значительное время для отдыха и восстановления: 23 дня оплачиваемого отпуска (накапливаемого), отдельный больничный и оплачиваемые праздники
Пенсионный план 401(k) с 4% софинансированием от работодателя
Конкурентоспособная доля: опционы на акции с существенным потенциалом роста по мере масштабирования компании
Бесплатные ежедневные обеды, закуски и напитки в офисе
Сотрудничество с ведущими инженерами, исследователями и экспертами по продуктам в области ИИ и робототехники
Свобода влиять на продукт и владеть ключевыми инициативами
