Pragmatike — компанія у сфері віддаленого IT-рекрутингу та підбору персоналу, яка допомагає стартапам і великим компаніям знаходити міжнародних фахівців у галузі технологій. Сервіс поєднує підбір кандидатів фахівцями з технічним оцінюванням і охоплює такі напрямки, як розроблення програмного забезпечення, інженерія даних, мобільне розроблення та розроблення ігор, управління продуктом, а також інші спеціалізовані ролі. Pragmatike також підтримує операційні процеси міжнародного найму, зокрема онбординг, виставлення рахунків і нарахування заробітної плати, та працює більш ніж у 60 країнах. Компанія зазначає, що її перевірена мережа фахівців дає змогу швидко закривати вакансії: кваліфікованих кандидатів можуть представити протягом 48 годин.
Інженер вбудованих систем і хмарних технологій (віддалено, Південна Корея)
Розробляйте прошивки, підключення пристроїв і конвеєри даних AWS для компанії у сфері Physical AI та робототехніки. Відповідайте за віддалені розгортання й мультимодальний збір даних по всій Південній Кореї.
Опис
- Розробляти й підтримувати прошивки для носимих сенсорних пристроїв
- Інтегрувати мікроконтролери та датчики, реалізуючи збір даних у реальному часі
- Створювати надійний зв’язок і потокову передачу даних між пристроями та хмарою для синхронізованих візуальних і тактильних даних
- Проєктувати й експлуатувати інфраструктуру AWS з EC2, S3, Lambda та IoT Core
- Керувати великомасштабним збором, зберіганням і обробкою мультимодальних даних з акцентом на масштабованість, безпеку та продуктивність
- Розробляти API, сервіси приймання даних і конвеєри на Python для надійної обробки великих обсягів даних
- Розгортати, контролювати й обслуговувати парки пристроїв та комплекси захоплення даних на реальних майданчиках збору
- Перетворювати польові проблеми на практичні інженерні рішення
- Діагностувати проблеми на рівнях прошивки пристроїв, підключення та хмарного розгортання
- Співпрацювати з командами апаратного забезпечення, машинного навчання та даних під час визначення системних вимог
- Підтримувати тестування, документування та постійне вдосконалення інфраструктури збору даних
- Відповідати за технічну реалізацію регіональних розгортань
- За потреби періодично відвідувати майданчики збору даних
Вимоги
- Щонайменше чотири роки інженерного досвіду у сфері вбудованих систем і хмарних технологій
- Глибока експертиза у вбудованих системах і прошивках, зокрема C або C++, RTOS, мікроконтролерах, системах реального часу, інтеграції датчиків і низькорівневому програмуванні
- Практичний досвід роботи з AWS, зокрема EC2, S3, Lambda, IoT Core і надійними високопродуктивними конвеєрами даних
- Сильна база в розробці програмного забезпечення на Python або порівнюваній мові, включно з API, потоковими сервісами та інтеграцією апаратного забезпечення з хмарою
- Розуміння мереж, методів безпеки, оптимізації продуктивності, моніторингу та журналювання
- Підтверджена здатність налагоджувати системи на рівнях апаратного забезпечення, прошивок і хмари
- Висока відповідальність і здатність самостійно працювати в розподіленому середовищі з пріоритетом віддаленої роботи
- Ступінь бакалавра або вище в галузі електротехніки, комп’ютерної інженерії, інформатики чи суміжної дисципліни або еквівалентний практичний досвід
- Вільне володіння англійською мовою
- Знання корейської або китайської мов буде перевагою
- Досвід роботи з робототехнікою, тактильними або силовими датчиками, носимими пристроями чи IoT-пристроями буде перевагою
- Досвід розроблення реальних систем збору даних буде перевагою
- Знайомство з конвеєрами даних для машинного навчання або наборами даних для навчання роботів буде перевагою
- Досвід розгортання й підтримки польового обладнання, включно з віддаленим керуванням пристроями, буде перевагою
Переваги
- Віддалена робота з пріоритетом віддаленого формату
- Значна зона відповідальності та швидкі ітерації
- Можливість приєднатися до молодої компанії у сфері Physical AI, що фінансується венчурним капіталом
- Повна відповідальність за системи — від прошивок пристроїв до хмарної інфраструктури
- Безпосередній внесок у набори даних, що використовуються для навчання передових моделей роботизованих маніпуляцій
- Можливість із самого початку здійснювати практичний вплив