на главную
trudvsem•1 дн. назадСвежая вакансияОпубликована 1 день назад на Работа России. Свежая — до 5 дней, умеренная — 6–14 дней, долгая — от 15 дней. Дата берётся с сайта-источника.Приоритетный откликВаше резюме и сопроводительное письмо уходят напрямую рекрутёру компании на почту, минуя общую очередь откликов на вакансию

Инженер-исследователь в области беспроводной связи / ЦОС

от 250 000 RUB

Навыки и технологии

C++GitJavaScript

Ключевая задача

Проведение прикладных научных исследований в области беспроводной связи, разработка и верификация алгоритмов цифровой обработки сигналов для радиотехнических систем и комплексов связи.

Описание вакансии

Обязанности

- Проведение прикладных научных исследований в области беспроводной связи, разработка и верификация алгоритмов, подготовка публикаций.

- Создание и сопровождение алгоритмов цифровой обработки сигналов (фильтрация, спектральный анализ, демодуляция, синхронизация) для радиотехнических систем и комплексов связи.

- Адаптация мат. моделей для их реализации в устройствах с потоковым вычислением (GPU, ПЛИС) в формате с числами с фиксированной точкой.

- Отслеживание последних достижений в предметной области, анализ научных статей, стандартов и патентов

- Составление сопроводительной документации (пояснительные записки, инструкции, протоколы испытаний).

Требования

- Высшее техническое или физико-математическое образование (радиотехника, электроника, вычислительная техника, физика, телекоммуникации).

- Глубокие знания в области линейной алгебры, теории вероятностей, статистической обработки сигналов, численных методов.

- Релевантный опыт работы от 3-х лет.

- Уверенное владение MATLAB, Octav, Simulink, GNU-radio

- Навыки работы с C и C++

- Использование в работе Git

- Владение английским на уровне, позволяющем читать научную литературу,

Будет преимуществом:

- Участие в проектах по разработке физического уровня модемного оборудования для систем связи.

- Знание алгоритмов для систем связи: OFDM/OFDMA, MIMO, синхронизация, оценка канала, адаптивная фильтрация, помехоустойчивое кодирование.

- Опыт применения машинного обучения для задач ЦОС (AI/ML для PHY)