C++ Разработчик робототехники (Unitree / ROS2)

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.