C++ Разработчик робототехники (Unitree / ROS2)

Что предстоит делать

C++ Разработчик робототехники (Unitree / ROS2) Опыт работы: 3–6 лет Формат: Удалённо, полная занятость (5/2, 8 часов) О компании Edoox.com — ведущая образовательная платформа Казахстана для учащихся, учителей и школ. Более 1 млн пользователей и 2000 школ используют наш сервис для подготовки к экзаменам и контроля знаний. О проекте Мы запускаем инновационное направление — робот-педагог для образовательных учреждений. Цель проекта — создать интерактивного робота-помощника на базе платформы Unitree, который сможет проводить занятия, взаимодействовать с учениками, распознавать их и вести диалог с использованием современных AI-технологий. Это уникальная возможность стать частью команды, которая объединяет робототехнику, AI и образование с реальной социальной миссией. Технические требования Обязательные навыки C++ разработка • Уверенное владение современным C++ (C++17/20). • Глубокое понимание ООП, STL, шаблонов, RAII, smart pointers. • Знание принципов SOLID, паттернов проектирования. • Многопоточное программирование (std::thread, мьютексы, атомарные операции). • Опыт работы с CMake, отладкой и профилированием (GDB, Valgrind). ROS2 и Unitree • Опыт коммерческой разработки на ROS2 (Humble/Iron/Jazzy). • Работа с unitree_ros2 — управление, телеметрия, кастомные ноды. • Понимание архитектуры ROS2: nodes, topics, services, actions, parameters. • DDS (Data Distribution Service), QoS-политики. • Создание кастомных сообщений и сервисов (msg/srv/action). • Опыт работы с Unitree SDK (unitree_sdk2 / unitree_legged_sdk). • Понимание принципов управления квадрупедами / гуманоидными роботами (locomotion, gait control, базовая кинематика). Python (вспомогательный) • Уверенное владение Python 3+ для написания вспомогательных скриптов, прототипов, инструментов автоматизации. • Работа с Unitree Python SDK для быстрого прототипирования сценариев поведения робота. • ROS2 Python (rclpy) — создание нод и интеграций. Computer Vision • Опыт работы с OpenCV. • Распознавание лиц, эмоций, жестов, объектов. • Работа с моделями детекции (YOLO, MediaPipe и аналоги). • Интеграция CV-моделей в реальном времени с потоком данных с камер робота. • Базовое понимание работы с RGB-D / LiDAR данными. LLM интеграция • Опыт интеграции LLM API (OpenAI, Anthropic Claude, локальные модели). • Построение диалоговых систем (контекст, промпт-инжиниринг, function calling). • Связка распознавание речи (STT) → LLM → синтез речи (TTS). • Понимание задержек и оптимизации для интерактивного общения с детьми. Инфраструктура и инструменты • Linux (Ubuntu 22.04+) — уверенный пользователь, базовое администрирование. • Git — система контроля версий, работа в команде через Git Flow / GitHub Flow. • Менеджеры пакетов: apt, pip, colcon, conan/vcpkg. • Опыт работы с встраиваемыми платформами (NVIDIA Jetson — плюсом). • Сетевые протоколы (TCP/UDP, WebSocket, gRPC). Дополнительные плюсы • Опыт с Docker / docker-compose (контейнеризация ROS2-приложений). • Опыт работы с симуляторами роботов (Gazebo, Isaac Sim, MuJoCo). • Знание навигации и SLAM (Nav2, RTAB-Map, Cartographer). • Опыт интеграции с облачными сервисами (AWS, GCP, Azure). • Знание принципов безопасности при работе с детьми (UX/UI для образовательной среды). • Опыт работы в EdTech или с интерактивными образовательными продуктами. • Знание реактивных фреймворков и паттернов (Behavior Trees, FSM). Личные качества • Умение быстро анализировать чужой код и работать с open-source проектами. • Системное мышление и способность видеть проект целиком. • Ответственность и соблюдение сроков. • Готовность работать в кросс-функциональной команде (CV/ML инженеры, дизайнеры, методисты). • Интерес к робототехнике, AI и образовательным технологиям. • Готовность к работе в проекте с социальной миссией.