Программист ПЛИС / SDR — КБ 3303, Россия, Москва

Основные задачи

• Разработка и реализация алгоритмов цифровой обработки сигналов для систем связи.

• Реализация COFDM/OFDM-модема на ПЛИС и/или SDR-платформах.

• Разработка трактов модуляции и демодуляции, синхронизации по времени и частоте.

• Реализация FFT/IFFT, фильтрации, интерполяции, децимации, оценки канала и эквализации.

• Реализация FEC и других механизмов повышения помехоустойчивости.

• Разработка RTL-модулей на Verilog/SystemVerilog/VHDL.

• Интеграция ПЛИС с процессорами, АЦП/ЦАП и RF-трактом.

• Моделирование и отладка алгоритмов в MATLAB, Python, GNU Radio или аналогичных средах.

• Работа с логическими анализаторами, осциллографами, генераторами и анализаторами спектра.

• Использование ИИ-инструментов для анализа алгоритмов, генерации тестов, разработки вспомогательного кода и технической документации.

• Применение AI-assisted development и vibe coding для быстрого прототипирования и проверки инженерных гипотез.

• Участие в стендовых и натурных испытаниях систем связи.

Требования

• Понимание принципов цифровой связи и DSP.

• Опыт разработки под FPGA.

• Verilog/SystemVerilog или VHDL.

• Понимание OFDM/COFDM.

• Понимание принципов работы АЦП/ЦАП, DDC/DUC, I/Q-сигналов.

• Навыки аппаратной отладки.

• Уверенное использование современных ИИ-инструментов в инженерной работе.

• Умение проверять и верифицировать код и технические решения, полученные с использованием ИИ.

Будет преимуществом

• Xilinx Zynq / Zynq UltraScale+.

• GNU Radio, MATLAB/Simulink.

• Опыт разработки SDR и собственных радиомодемов.

• Опыт с LDPC, Viterbi, Reed-Solomon и другими FEC.

• JESD204, LVDS, PCIe, Ethernet.

• Опыт использования AI-агентов, Cursor, GitHub Copilot, Claude Code и аналогичных инструментов.

Что предоставляем

• Доступ к современным ИИ-инструментам за счет компании.

• Оплачиваемые компанией подписки на профессиональные AI-сервисы и инструменты разработки при необходимости.

• Возможность использовать LLM, AI-агентов, инструменты генерации и анализа кода в ежедневной работе.

• Возможность тестировать новые AI-инструменты и внедрять наиболее эффективные в рабочий процесс.

• Работа с реальными инженерными задачами и возможность доводить решения от идеи до работающего изделия.

•

•