Научный сотрудник (Цифровая обработка сигналов, DSP)

The Skolkovo Institute of Science and Technology

Научный сотрудник (Цифровая обработка сигналов, DSP)

Москва, Западный административный округ, Можайский район, Инновационный центр Сколково, Большой бульвар, 30с1

Метро: Славянский бульвар

Описание вакансии

Мы — Сколтех. Международный технологический университет новой модели. Внедряем новые технологии, разработанные на основе глубоких исследований. Готовим высококлассных специалистов по самым актуальным направлениям. Создаём новые компании и рабочие места. В 2019 году Сколтех вошел в топ-100 лучших молодых вузов мира по версии Nature Index.

Лаборатория технологий 6G Центра беспроводной связи и интернета вещей Сколковского института науки и технологий – один из лидеров в разработке технологий мобильной связи нового поколения в России. Центр активно продвигает открытые стандарты Open RAN и ведет разработки в области 5G, 5G Advanced и перспективных сетей 6G.

Научный сотрудник в области DSP будет проводить исследования алгоритмов цифровой обработки сигналов, критически важных для работы физического (PHY) уровня и уровня MAC сетей 5G и перспективных систем 6G.

Ключевая задача – разрабатывать, анализировать, оптимизировать и верифицировать высокоэффективные DSP-алгоритмы, обеспечивая их успешное внедрение в программные и аппаратные платформы через тесное взаимодействие с командами разработки и ведущим исследователем по протоколам.

Тематика:
— Синтез и детектирование сигналов
— Алгоритмы координации интерференции
— Модемные технологии PHY-уровня радиоинтерфейса 5G/6G

Обязанности:

  • Исследования и Разработка Алгоритмов DSP:
  • Проведение исследований в области современных и перспективных алгоритмов цифровой обработки сигналов для беспроводных систем связи (5G NR, 5G-Advanced, кандидаты в 6G);
  • Анализ и адаптация алгоритмов из научных статей, стандартов (3GPP) и патентов применительно к задачам проекта;
  • Фокус на ключевых областях: MIMO-обработка (precoding, detection, beamforming), OFDM/OFDMA и альтернативные схемы мультиплексирования, синхронизация (временная/частотная), оценка канала (Channel Estimation), эквализация, алгоритмы снижения интерференции (IC, ML-based), обработка сигналов для антенных систем с большим числом антенных элементов (m-MIMO), алгоритмы для новых парадигм (например, применение ИИ/ML для DSP, алгоритмы управления реконфигурируемыми интеллектуальными поверхностями - RIS);
  • Моделирование и анализ производительности:
  • Разработка плана имитационного моделирования и его выполнение (MATLAB, Python, C++) для оценки производительности, сложности и устойчивости предлагаемых и существующих DSP-алгоритмов в реалистичных сценариях каналов 5G/6G;
  • Анализ результатов моделирования, выявление узких мест и предложение путей оптимизации алгоритмов;
  • Подготовка технических отчетов и презентаций с результатами исследований и рекомендациями;
  • Взаимодействие и Поддержка Разработки:
  • Предоставление детального математического описания и спецификаций алгоритмов для последующей реализации на целевых платформах (ПЛИС, DSP, CPU/GPU);
  • Согласование требований к алгоритмам, основанных на анализе стандартов и исследовательских трендов. Совместная проработка архитектурных решений;
  • Консультативная поддержка на этапах реализации, отладки и оптимизации DSP-кода. Помощь в интерпретации сложных математических моделей;
  • Верификация и Валидация:
  • Разработка методик и сценариев для верификации алгоритмов командой разработки;
  • Сравнение результатов работы реализованного кода (на платформе или в эмуляции) с эталонными результатами моделирования;
  • Участие в анализе и решении проблем, связанных с расхождением ожидаемого и фактического поведения алгоритмов на платформе;
  • Инновации:
  • Поиск, предложение и проработка новых идей по улучшению существующих DSP-решений или внедрению перспективных алгоритмов для повышения производительности системы (пропускная способность, задержка, надежность, энергоэффективность);
  • Мониторинг последних достижений академических и индустриальных исследований в области DSP для беспроводной связи.

Требования:
  • Высшее образование в области телекоммуникаций, электротехники, радиотехники, прикладной математики, физики или компьютерных наук с сильным уклоном в DSP. Наличие ученой степени кандидата наук или PhD (математика, технические науки) является преимуществом.
  • Не менее 3 лет опыта в области теоретических и/или прикладных исследований алгоритмов цифровой обработки сигналов;
  • Опыт моделирования и анализа алгоритмов DSP в MATLAB, Python и/или C/C++;
  • Понимание принципов работы и алгоритмов физического уровня (PHY) современных беспроводных систем (обязательно 5G NR, желательно 4G LTE);
  • Опыт взаимодействия с инженерами-разработчиками (ПЛИС, embedded software) будет сильным преимуществом.
  • Глубокие теоретические знания в области DSP: линейные системы, теория фильтров, спектральный анализ, статистическая обработка сигналов, адаптивная фильтрация, теория оценки и детектирования;
  • Знание ключевых DSP-алгоритмов для беспроводной связи: OFDM/OFDMA, MIMO, синхронизация, оценка канала, эквализация, базовые методы кодирования;
  • Продвинутое владение инструментами моделирования: MATLAB и Python (NumPy, SciPy) – обязательно; знание C/C++ – сильное преимущество;
  • Понимание основ реализации алгоритмов DSP на аппаратных платформах (ПЛИС, DSP-процессоры) или в ПО (оптимизация);
  • Знание английского языка на уровне, позволяющем свободно читать научную литературу и техническую документацию.
  • Будет Плюсом:
  • Опыт работы с инструментами верификации ПЛИС/ASIC;
  • Знание архитектуры 5G NR PHY (каналы, сигналы, процедуры) и стандартов 3GPP (серии 38.2xx);
  • Опыт в областях: машинное обучение для задач DSP, обработка сигналов для систем массивного MIMO, алгоритмы для систем с реконфигурируемыми интеллектуальными поверхностями (RIS), обработка сигналов в терагерцовом диапазоне (для 6G);
  • Опыт программирования на HDL (VHDL/Verilog) или HLS;
  • Наличие публикаций в рецензируемых журналах или конференциях по тематике DSP/беспроводные системы.

Условия:

  • Самую современную инфраструктуру для разработки, исследований и тестирования;
  • Конкурентный уровень заработной платы;
  • Расширенная программа ДМС (большой выбор клиник, включая стоматологию);
  • Социальная поддержка (выплаты при рождении ребенка, консультации корпоративного психолога);
  • Возможность бронирования;
  • Современный кампус с собственной парковкой;
  • Гибкое начало рабочего дня (по согласованию с руководителем);
  • Предоставление других льгот и доступ к разнообразным партнерским программам в соответствии с внутренними правилами;
  • Хорошая Транспортная доступность (МЦД-1 до ИЦ Сколково, ходит транспорт от станций метро Славянский бульвар, Тропарево, Кутузовская, Молодежная и Солнечная).

Уважаемый соискатель, спасибо за интерес к вакансиям Сколтеха.

Мы обязательно рассмотрим ваше резюме и, если квалификация и пожелания соответствуют требованиям вакансии, свяжемся с вами, чтобы запросить дополнительную информацию.

Посмотреть контакты работодателя

Адрес

Похожие вакансии

The Skolkovo Institute of Science and Technology
Полный день
  • Москва

  • Не указана

Рекомендуем
ФГУП Центральный научно-исследовательский институт химии и механики

Старший научный сотрудник

ФГУП Центральный научно-исследовательский институт химии и механики

Полный день
  • Москва

  • Не указана

Рекомендуем
НПЦ ЭЛВИС
Полный день
  • Москва

  • Не указана

Рекомендуем
СБЕР
Полный день
  • Москва

  • Не указана

ФГУП Центральный научно-исследовательский институт химии и механики

Младший научный сотрудник

ФГУП Центральный научно-исследовательский институт химии и механики

Полный день
  • Москва

  • Не указана

Алабуга, ОЭЗ ППТ
Полный день
  • Москва

  • от 277500 RUR

Фонд перспективных исследований
Полный день
  • Москва

  • от 277500 RUR

Научный сотрудник (3D-печать, аддитивные технологии)

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт органической химии им. Н.Д. Зелинского Российской академии наук

Полный день
  • Москва

  • до 120000 RUR

НПЦ ЭЛВИС
Полный день
  • Москва

  • до 120000 RUR

ФГБУ ЦНИИ ВВС Минобороны России

Научный сотрудник

ФГБУ ЦНИИ ВВС Минобороны России

Полный день
  • Москва

  • от 70000 RUR

ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М.Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет)

Старший преподаватель Центра цифровой медицины и ИИ

ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М.Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет)

Полный день
  • Москва

  • от 100000 RUR

Президентская академия ( РАНХиГС ) - Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ

Аналитик по треку «Новые формы экономической деятельности и цифровая трансформация» "Третий Рим"

Президентская академия ( РАНХиГС ) - Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ

Полный день
  • Москва

  • от 180000 RUR

ORO
Полный день
  • Москва

  • от 180000 RUR

Полный день
  • Москва

  • от 110000 RUR

Российские космические системы
Полный день
  • Москва

  • до 100000 RUR

ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М.Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет)

Научный сотрудник Лаборатории медицинской химии и тонкого органического синтеза

ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М.Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет)

Полный день
  • Москва

  • до 130000 RUR

Специалист по обработке данных сканирования

Цифровые Пространственные Технологии

Полный день
  • Москва

  • до 200000 RUR

ОЧУВО Московский инновационный университет

Научный руководитель

ОЧУВО Московский инновационный университет

Удаленная работа
  • Москва

  • до 200000 RUR

Руководитель цифровых проектов

ГБУ Управление материально-технического, транспортного и санаторного обеспечения

Полный день
  • Москва

  • до 200000 RUR

ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М.Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет)

Химик-синтетик (Старший научный сотрудник)

ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М.Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет)

Полный день
  • Москва

  • от 150000 RUR

Хотите оставить вакансию?

Заполните форму и найдите сотрудника всего за несколько минут.
Оставить вакансию