Обов’язки:
Розробка та дослідження алгоритмів обробки акустичного сигналу: спектральний аналіз, фільтрація шуму, виділення ознак (feature extraction).
Алгоритми локалізації та напрямку приходу сигналу (direction of arrival, beamforming) для масиву мікрофонів / параболічного звукозбирача.
Прототипування алгоритмів у MATLAB/Python/NumPy/SciPy на реальних і синтетичних акустичних даних.
Розробка та оцінка ознак і алгоритмів класифікації звукових подій (у співпраці з ML-командою) — відрізнення цільових сигналів від фонового шуму.
Аналіз обмежень реальних умов експлуатації: вітер, дощ, міський шум і адаптація алгоритмів під ці умови.
Оцінка обчислювальної складності алгоритмів та підготовка їх до перенесення на embedded-платформу (у співпраці з командою embedded/firmware).
Валідація алгоритмів на реальних польових даних, аналіз хибнопозитивних/хибнонегативних спрацювань, ітеративне покращення точності.
Документування математичних моделей, методик тестування та результатів досліджень.
Обов’язкові вимоги:
Вища освіта в галузі прикладної математики, фізики, радіотехніки, електроніки чи суміжній технічній спеціальності.
Глибоке розуміння теорії цифрової обробки сигналів: перетворення Фур’є (FFT), проєктування фільтрів (FIR/IIR), спектральний аналіз, віконні функції.
Впевнене володіння математичним апаратом: лінійна алгебра, теорія ймовірностей і статистика, основи оптимізації.
Практичний досвід прототипування алгоритмів у MATLAB, Python (NumPy/SciPy) або аналогічних середовищах.
Уміння працювати з реальними зашумленими даними: аналізувати, візуалізувати, робити обґрунтовані висновки.
Здатність доводити ідею від математичної моделі до працюючого прототипу алгоритму.