Ingénieur logiciel senior – planification des comportements

🕒 il y a 1 mois

🌐 Royaume-Uni, Italie, +6 autres pays – Distant

🇬🇧 Royaume-Uni – Télétravail 🇮🇹 Italie – Télétravail 🇵🇱 Pologne – Télétravail 🇸🇪 Suède – Télétravail 🇩🇪 Allemagne – Télétravail 🇳🇱 Pays-Bas – Télétravail 🇫🇷 France – Télétravail 🇮🇪 Irlande – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🧑‍💻 Développeur Full-Stack

👻 Score fantôme 30%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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AeroVect

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11 - 50 employés

📦 Logistique

💼 Conseil

🚀 Aérospatiale

💰 Seed Round en 2022-07

Logistics • Consulting • Aerospace

AeroVect est une entreprise technologique spécialisée dans l'automatisation avancée des équipements de soutien au sol (GSE) dans l'industrie de l'aviation. Le produit phare de la société, AeroVect Driver, est un système de conduite autonome hautement évolutif, compatible avec tous les fabricants, conçu pour améliorer la sécurité, la productivité et la durabilité des opérations de manutention au sol. Plébiscitée par les grandes compagnies aériennes et les prestataires de services au sol, AeroVect vise à révolutionner les opérations côté piste avec sa technologie de conduite autonome de premier plan, développée dans la Silicon Valley pour le marché mondial de l'aviation.

Description

• Concevoir et développer des systèmes de planification des comportements pour la conduite autonome dans des environnements structurés à basse vitesse • Piloter la conception et l’implémentation de modules clés du planificateur de comportements, déterminant les actions du véhicule dans des scénarios complexes et dynamiques sur les aires aéroportuaires • Traiter la modélisation des interactions entre agents, la prise de décision fondée sur des règles ou sur l’apprentissage, ainsi que les cas particuliers liés aux opérations au sol dans les aéroports • Développer et implémenter des algorithmes avancés de planification des comportements pour les véhicules autonomes • Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires afin d’intégrer les systèmes de planification de manière robuste • Concevoir, écrire et maintenir du code C++ et Python efficace et évolutif • Contribuer à l’architecture logicielle de la planification des comportements et à son amélioration continue • Tester largement les algorithmes dans des environnements simulés et dans des scénarios réels • Analyser les performances du système et mettre en œuvre des améliorations fondées sur les données et les retours d’expérience • Assurer la documentation du code, des algorithmes et des architectures système • Coordonner le développement avec les autres équipes d’ingénierie

🎯 Exigences

• Maîtrise du C++ moderne (11/14/17) et de la programmation orientée objet • Maîtrise de Python pour le prototypage rapide et les tests • Solides compétences en debugging, profiling et optimisation du code • Excellente compréhension des algorithmes de planification des comportements, tels que les machines à états, les arbres de comportement et la planification probabiliste • Connaissance des algorithmes de path planning tels que A*, RRT ou les méthodes fondées sur l’optimisation • Au moins 3 ans d’expérience professionnelle dans la conduite autonome, la robotique ou un domaine connexe • Connaissance des machines à états, des arbres de comportement et de la prise de décision en situation d’incertitude • Expertise des algorithmes de path planning tels que A*, D* et les Rapidly-exploring Random Trees (RRT) • Connaissance des techniques de machine learning, notamment dans le contexte de la prédiction et de la planification des comportements • Expérience de ROS / ROS2 • Expérience dans l’implémentation de systèmes capables de recalculer leur trajectoire à haute fréquence afin de s’adapter aux changements dynamiques de l’environnement • Expérience dans la conception d’algorithmes de planification des comportements capables de s’exécuter avec une latence minimale pour la navigation en temps réel • Maîtrise des techniques d’optimisation et des modèles probabilistes pour prendre des décisions de planification éclairées en situation d’incertitude

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