Senior Software Engineer, Simulation

Должность: Senior Software Engineer, Simulation Местоположение: Удаленно / Атланта / Италия / Польша / Лондон / Торонто - Удаленно / Великобритания (удаленно)

Компенсация: 140 000 - 170 000 канадских долларов в год

КТО МЫ

AeroVect трансформирует наземное обслуживание с помощью автономии, переосмысливая то, как авиакомпании и наземные службы по всему миру управляют повседневными операциями. Мы — компания серии A, поддерживаемая ведущими венчурными инвесторами в сфере авиации и автономного вождения. Среди наших клиентов — крупнейшие мировые авиакомпании и поставщики наземных услуг. Для получения дополнительной информации посетите www.aerovect.com http://www.aerovect.com.

Вы будете отвечать за разработку и расширение инструментария симуляции. Значительная часть роли — качество тестирования. Набор тестов, который дает неустойчивые сбои, не предоставляет полезной информации. Детерминизм, воспроизводимость и проверка того, что каждые ворота способны к сбою, — это постоянные задачи, а не разовые.

ВЫ БУДЕТЕ

• Создавать и расширять возможности среды симуляции: интеграция со стеком автономии продакшена, используемыми интерфейсами, моделями транспортных средств и акторов, а также спектром представляемых экологических и операционных условий

• Поддерживать и улучшать эту интеграцию по мере развития стека автономии, включая работу над точностью, когда разница между симулированными и реальными входными данными меняет поведение стека

• Создавать и эксплуатировать выполнение сценариев в облаке: оркестрация, параллелизм, агрегация результатов, захват артефактов и моделирование стоимости выполнения

• Создавать и расширять слой оценки, который превращает выполнение в вердикт — утверждения и критерии прохождения/непрохождения, достаточно точные, чтобы контролировать выпуск, и достаточно стабильные, чтобы избежать ложных сбоев

• Создавать инструментарий для сортировки сбоев: кластеризация сбоев, записи по каждому сбою и панели мониторинга, которые инженеры по автономии могут использовать без посторонней помощи

• Расширять инструментарий автора сценариев, используемый командой V&V, как в бэкенде, так и во фронтенде

• Поддерживать основы симуляции: детерминизм и воспроизводимость, производительность конвейера и расширение покрытия на дополнительные карты и площадки

У ВАС ЕСТЬ

• Степень бакалавра в области компьютерных наук, электротехники, робототехники или смежной области

• Отличное знание Python, подтвержденное опытом создания поддерживаемого кода в общей кодовой базе

• Практический опыт симуляции для автономных систем, знакомство с платформами симуляции, такими как CARLA, Applied Intuition, Foretellix, NVIDIA Omniverse, IsaacSim, Gazebo или проприетарным внутренним симулятором Практическое знание методологии моделирования, симуляции и валидации, включая то, как симулированные результаты используются для поддержки утверждений о поведении в реальном мире

• Docker и Linux, основы распределенных систем и опыт работы со средами симуляции на базе GPU CI/CD и облачное выполнение, опыт интеграции автоматизированных рабочих процессов тестирования в CI для обеспечения полного покрытия валидации

• Опыт анализа выходных данных симуляции и телеметрии для выявления узких мест производительности и режимов сбоев

• Навыки отладки и профилирования, подходящие для распределенных систем, ограниченных GPU

МЫ ПРЕДПОЧИТАЕМ

• Степень магистра в области компьютерных наук, робототехники или смежной области

• Опыт проектирования и валидации систем, критически важных для безопасности, в автономном вождении, аэрокосмической отрасли или робототехнике

• Опыт разработки или поддержки стеков программного обеспечения автономных транспортных средств (ROS/ROS2)

• Облачная инфраструктура симуляции и крупномасштабное распределенное выполнение тестов

• Моделирование датчиков (камеры, лидары, радары), генерация среды или конвейеры получения эталонных данных для восприятия

• Автоматизированное тестирование, непрерывная интеграция и проверка на основе данных

• Повторная симуляция логов/bag из записанных данных реального мира

• Работа над качеством тестовых сигналов: снижение количества ложных срабатываний, отладка детерминизма, сравнение эталонных выходных данных

• Опыт работы со стандартами безопасности: ISO 26262, ISO 21448 (SOTIF), UL4600, ISO 13849