Ingénieur Logiciel en Autonomie / Autonomy Software Engineer

Posted 4/27/2026 · last confirmed live 8/26/2026

    (English down below) Résumé Nous développons un cadre d’autonomie complète permettant aux drones de prendre des décisions de vol intelligentes à bord, sans intervention humaine. Notre plateforme combine la planification d’itinéraires tenant compte des conditions météorologiques, le guidage en temps réel et la prise de décision embarquée afin de permettre aux opérateurs de déployer des missions véritablement autonomes, capables de s’adapter aux conditions changeantes en vol. À propos du poste Aidez-nous à développer des algorithmes de planification de trajectoire intelligents permettant aux drones d’opérer de manière autonome dans des conditions atmosphériques complexes. Vous collaborerez directement avec notre CTO pour concevoir des systèmes de routage sensibles à la météo et des modèles de performance de vol optimisant les missions de drones en temps réel. Responsabilités principales Concevoir et implémenter des algorithmes de planification de trajectoire intégrant les données atmosphériques, les contraintes du terrain et les caractéristiques de performance en vol Développer des modèles de performance de vol prenant en compte le vent, la météo et la dynamique de l’appareil Concevoir des algorithmes d’optimisation pour la planification d’itinéraires tenant compte de la météo et le réacheminement dynamique Mettre en œuvre des logiciels d’autonomie de qualité production, axés sur la fiabilité et la performance en temps réel Intégrer les systèmes de planification de trajectoire avec la visualisation frontend (Vue3/CesiumJS) et les services backend (Golang/REST APIs) Contribuer aux pipelines de déploiement cloud et à l’infrastructure sur Google Cloud Platform Qualifications requises Autonomie & Aérospatiale : 3+ années d’expérience dans le développement de systèmes de planification de trajectoire, d’optimisation ou de contrôle de vol Solide compréhension de la dynamique de vol et de la modélisation des performances des UAV Expérience avec les algorithmes d’optimisation Compréhension des sciences atmosphériques ou de l’intégration des données météorologiques dans les systèmes de planification Compétences techniques : Solide maîtrise de Python et C/C++ pour le développement d’algorithmes critiques en performance Excellentes bases en ingénierie logicielle et engagement pour un code propre et maintenable Expérience en tests automatisés et en conteneurisation (Docker) À l’aise avec le contrôle de version (Git) et les flux de travail collaboratifs de développement Volonté d’apprendre rapidement le Golang et de contribuer aux services backend Volonté de contribuer au travail frontend (Vue3/CesiumJS) et aux déploiements cloud si nécessaire Qualifications souhaitées Diplôme en génie aérospatial, robotique, informatique ou domaine connexe Connaissances en météorologie, sciences atmosphériques ou modélisation météorologique Expérience avec les formats de données météorologiques (NetCDF, GRIB) et les modèles de prévision numérique du temps Connaissance des frameworks robotiques (ROS/ROS2) ou des contrôleurs de vol (PX4, Ardupilot) Expérience avec des environnements de simulation (Gazebo, jsbSim, X-Plane) Expérience préalable dans l’industrie des UAV, des véhicules autonomes ou de la robotique Publications de recherche en planification de trajectoire, planification de mouvement ou optimisation de trajectoire Familiarité avec les bibliothèques géospatiales (GDAL, GeoPandas, PostGIS) Compréhension des réglementations de l’espace aérien et des normes d’aviation Vous avez de solides bases en algorithmes d’autonomie et en systèmes aérospatiaux ? Nous voulons vous entendre ! Nous valorisons la capacité à résoudre des problèmes et l’agilité d’apprentissage avant le fait de cocher toutes les cases.   Remarque : Seuls les candidats disposant d’un visa de travail valide pour le Canada seront pris en considération pour ce poste.     _______ Summary We're building a full autonomy framework that enables drones to make intelligent flight decisions onboard, without human intervention. Our platform combines weather-aware route planning, real-time guidance, and onboard decision-making to allow operators to deploy truly autonomous missions that adapt to changing conditions in flight. About the Role Help us build intelligent path planning algorithms that enable autonomous drone operations in complex atmospheric conditions.  You'll work directly with our CTO to develop weather-aware routing systems and flight performance models that optimize drone missions in real-time. Key Responsibilities Design and implement path planning algorithms that integrate atmospheric data, terrain constraints, and flight performance characteristics Develop flight performance models accounting for wind, weather, and aircraft dynamics Build optimization algorithms for weather-aware route planning and dynamic re-routing Implement production-grade autonomy software with emphasis on reliability and real-time performance Integrate path planning systems with frontend visualization (Vue3/CesiumJS) and backend services (Golang/REST APIs) Contribute to cloud deployment pipelines and infrastructure on Google Cloud Platform Required Qualifications Autonomy & Aerospace: 3+ years developing path planning, trajectory optimization, or flight control systems Strong understanding of UAV flight dynamics and performance modeling Experience with optimization algorithms Understanding of atmospheric sciences or weather data integration into planning systems Technical Skills: Strong proficiency in Python and C/C++ for performance-critical algorithms Solid software engineering fundamentals and commitment to clean, maintainable code Experience with automated testing and containerization (Docker) Comfortable with version control (Git) and collaborative development workflows Willingness to learn Golang quickly and contribute to backend services Willingness to contribute to frontend work (Vue3/CesiumJS) and cloud deployments when needed Preferred Qualifications Degree in Aerospace Engineering, Robotics, Computer Science, or related field Background in meteorology, atmospheric science, or weather modeling Experience with meteorological data formats (NetCDF, GRIB) and numerical weather prediction models Knowledge of robotics frameworks (ROS/ROS2) or flight controllers (PX4, Ardupilot) Experience with simulation environments (Gazebo, jsbSim, X-Plane) Previous work in UAV, autonomous vehicles, or robotics industry Published research in path planning, motion planning, or trajectory optimization Familiarity with geospatial libraries (GDAL, GeoPandas, PostGIS) Understanding of airspace regulations and aviation standards Strong foundation in autonomy algorithms and aerospace systems? We want to hear from you! We value problem-solving ability and learning agility over checking every box. Note: Only candidates with an appropriate Canadian work visa will be considered for this position.  

This role is published by Shearwater on greenhouse. SwiftFit is not the employer and does not accept applications.