Формула-1: разбор технологий создания самых быстрых машин в мире

Моя цель - предложение широкого ассортимента товаров и услуг на постоянно высоком качестве обслуживания по самым выгодным ценам.
image

Пилоты Формула-1 испытывают перегрузки, равные тем, что испытывали астронавты «Аполлона» во время приземления. Давайте рассмотрим как проектируются и создаются их болиды.

Вот уже более 60 лет команды Формулы-1 разрабатывают, тестируют и создают самые быстрые и технологически впечатляющие автомобили, которые когда-либо видел мир. Список удивительных характеристик и свойств этих болидов почти бесконечен: они могут разгоняться с 0 до 306 км/ч примерно за 10 секунд, проходить повороты с такой скоростью, что пилоты испытывают перегрузку подобно астронавтам «Аполлона» во время приземления, а затем сбрасывать скорость до 96 км/ч за 0.7 секунды благодаря мощным тормозам и значительной прижимной силе (именно эта прижимная сила позволяет болиду не разворачиваться в каждом повороте)

Но что действительно впечатляет, так это то, что эти машины проектируются и строятся с нуля каждый год. Именно это делает чемпионат мира Формула-1 таким конкурентным и именно поэтому темпы развития столь велики. Команды-участники (их всего около 10, и большинство из них базируются в Англии) каждый год на протяжении 60 лет бросают друг другу вызов, чтобы создать новый лучший болид в мире. Единственный способ занять поул-позицию – попытаться найти сильную сторону, о которой еще никто не думал, а затем продолжать находить новые грани, пока все остальные вас догоняют.

Как вы, вероятно, догадались, материаловедение, инжиниринг, новейшее программное обеспечение, а в последнее время и облачные технологии – команды Formula-1 пользуются инновациями во всех этих сферах, и конечно мы о них поговорим.



Для написания этого текста я присоединился к команде Renault Sport Formula One Team в ходе финальной части подготовки к сезону 2017 года. Пока я пишу это, я слышу, как автомобили этого года тестируются на трассе Барселона-Каталуния. Болид от Mercedes только что установил самое быстрое время круга, и мы все беззвучно задаемся вопросом: «Будут ли они снова доминировать?».

После трудного 2016 года, в 2017 году у команды Renault Sport Formula One Team дела идут на подъем. Они создали новое шасси и внедрили абсолютно новую силовую установку от Renault. Инженерные команды были усилены за счет привлечения новых сотрудников и приобретения современного инструментария и аппаратуры. Планирование, проектирование, а также международное сотрудничество и коммуникации были подкреплены за счет продления партнерства с Microsoft Cloud. Также в команде работает легенда Формулы-1 Ален Прост – он консультирует пилотов, Нико Хюлькенберга и Джолиона Палмера.

Как они поедут? Не знаю, я технический журналист, а не автоспортивный корреспондент. Зато я могу рассказать вам, как они построили этот автомобиль. Точнее, как они разработали и выбросили тысячи прототипов в поисках того единственного проекта, который может позволить выиграть чемпионат.

image

Различные болиды F1 от Ferrari с 1950 по 2002 годы

image

Болид Brabham BT46, который был оснащен гигантским вентилятором для создания разрежения воздуха под днищем с целью увеличения прижимной силы.

image

После смерти Айртона Сенны в автомобили F1 было внесено множество изменений, в том числе обязательная деревянная планка (заносной блок), которая показывает, не опускается ли автомобиль слишком низко до земли (и, таким образом, нарушает правила).

Открытие прижимной силы


В течение первых тридцати лет истории Формулы-1 автомобили были в основном тупыми механическими зверями. Основными факторами успеха были навыки водителя, шины и мощность силовой установки. Затем, в 1977 году, команда Lotus (не та Lotus F1, которая стала командой Renault Sport Formula One) стала уделять больше внимания аэродинамике – в частности, граунд-эффекту, который в мире автоспорта обычно называют прижимной силой. Нижняя часть автомобиля Lotus 79 F1 была изогнута, как перевернутое крыло самолета, за счет чего создавался карман низкого давления, который, по сути, притягивал автомобиль к земле.

Lotus 79 был очень успешен, и в то время, когда остальные команды пытались побороть черную магию команды Lotus, все машины создавались с прицелом на максимальную прижимную силу. Один из болидов, Brabham BT46 (на фотографии выше), даже имел большой старомодный вентилятор, который вытягивал воздух из-под машины.

В течение следующих нескольких лет болиды класса Формула-1 становились все быстрее и быстрее, особенно в поворотах. В конце концов, после нескольких несчастных случаев и смерти Жиля Вильнева в 1982 году, FIA предписала вернуться к машинам с плоским дном. Впрочем, аэродинамического кота больше нельзя было положить обратно в мешок.

image

Красивый снимок аэротуннеля команды F1

image

Уменьшенная на 40% модель болида в аэродинамической трубе

image

Также команды F1 используют реалистичные симуляторы для дополнения ограниченных тестов на треках

image

Контрольная комната для работы с симулятором

image

Схема гидродинамики в болиде F1

image

Аэродинамический инженер, специализирующийся на вычислительной гидродинамике

image

Суперкомпьютер, на котором выполняются гидродинамические симуляции команды Formula-1. Команда сотрудничает с Boeing, отсюда и лейбл.

image

Еще один милый снимок суперкомпьютера

25 терафлопс и ни на йоту больше


Практически в любой области технологического и инженерного развития в Формула-1 прослеживается путь, похожий на тот, что прошла аэродинамика. Команда находит область, которая еще не была регламентирована FIA или область, в которой можно творчески интерпретировать существующие правила. Затем инженеры пробуют действовать в пределах нескольких миллиметров от правил, иногда слегка переступая черту. Другие команды следуют этому примеру; затем FIA пересматривает свои правила, и цикл начинается заново.

Как вы можете себе представить, после 60 лет борьбы с нормативными актами, сейчас Формула-1 регулируется объемными документами с правилам – они содержат сотни страниц.

Например, каждой команде Формулы-1 разрешено использовать для моделирования аэродинамики автомобиля только 25 терафлопс (триллионы операций с плавающей точкой в секунду) вычислительной мощности с двойной точностью (64 бита). В грандиозном мире суперкомпьютеров 25 терафлопс – это не так уж и много: можно сравнить с 25 оригинальными видеокартами Nvidia Titan (новые карты на базе Pascal не очень хорошо справляются с математикой двойной точности)

Как ни странно, правила Формула-1 также предусматривают, что можно использовать только CPU, а не GPU, и что команды должны четко указывать, используют они AVX инструкции или нет. Без AVX FIA оценивает одно ядро процессора на архитектуре Sandy Bridge или Ivy Bridge в 4 флопса; с AVX каждое ядро оценивается в 8 флопсов. Каждая команда должна предоставить точные спецификации своего вычислительного кластера в FIA в начале сезона, а затем составлять лог-файл после каждых восьми недель непрерывного тестирования.

Команда Renault Sport Formula One Team недавно развернула новый локальный вычислительный кластер с 18 000 ядрами, он содержит около 2000 процессоров Intel Xeon. Несмотря на то, что общее количество терафлопс строго ограничено, другие аспекты архитектуры системы могут быть оптимизированы. Например, кластер команды оснащен высокопараллельным хранилищем. «Каждый вычислительный узел имеет специальное подключение к хранилищу, чтобы мы не тратили флопсы на чтение и запись данных», — говорит Марк Эверест, один из менеджеров по инфраструктуре команды. «Мы значительно улучшили производительность, когда перешли со старого кластера на новый, без необходимости изменения программного обеспечения», работая с тем же ограничением в 25 терафлопс, добавляет Эверест.

Эверест говорит, что у каждой команды есть своя собственная локальная настройка аппаратного обеспечения, и что никто еще не перешел в облако. Технических причин, по которым облако не может быть использовано для моделирования аэродинамики автомобиля нет – команды Формула-1 изучают такую возможность — но вышеупомянутые жесткие требования к процессорам в настоящее время делают это невозможным. В результате большинство команд Формулы-1 используют гибридную схему с локальным Linux-кластером, выводящим данные об аэродинамике. На основе этих данных производится изготовление физических компонентов, детали которых хранятся в облаке.

Использование аэродинамической трубы также ограничено: Командам Формула-1 разрешено «проводить на ветру» всего 25 часов в неделю для тестирования новых конструкций шасси. 10 лет назад, в 2007 году, все было совсем по-другому, говорит Эверест: «Не было никаких ограничений на терафлопсы, не было никаких ограничений на часы работы в аэродинамической трубе. У нас было три смены в аэродинамической трубе 24 часа в сутки 7 дней в неделю. Все дошло до того, что многие команды говорили о строительстве второй аэродинамической трубы, и Williams построили себе еще одну.»

«Мы решили пойти по пути вычислений, углубились в вычислительную гидродинамику вместо постройки еще одной аэродинамической трубы. Когда мы строили наш новый вычислительный кластер в 2007 году, мы планировали удваивать объем вычислений каждый год. Очень быстро выяснилось, что команды с огромным бюджетом (команды, поддерживаемые производителем) получат несправедливое преимущество над небольшими командами, потому что у них не было денег на строительство этих огромных кластеров».

Вскоре, чтобы не позволить большим командам тратить все больше и больше денег на аэродинамику, FIA начала ограничивать как использование аэродинамической трубы, так и вычислительные мощности для симуляций.

Как сделать Формула-1 еще более интересной


Расходы на аэродинамику и несчастные случаи со смертельным исходом являются наиболее распространенными причинами вмешательства регуляторов, но третий сценарий, пожалуй, самый интересный. В последние несколько лет, по мере того, как количество зрителей уменьшается, основное внимание уделяется «улучшению шоу». В сезоне 2017 года, например, после многих лет и лет замедления движения автомобилей… FIA ускоряет их!

В этом году автомобили будут иметь более широкие шины, обеспечивающие большее сцепление с дорогой, и более широкие крылья, создающие большую прижимную силу. Время прохождения круга будет значительно сокращено, так как водители будут мчаться по поворотам на скоростях, невиданных с начала века. Трудно сказать, будут ли гонки на самом деле более захватывающими; в целом, дополнительная прижимная сила — это не очень хорошо, а увеличенная ширина автомобилей может затруднить их обгон.

Создание новой машины каждые две недели



image

Производственные помещения Renault. Здесь представлены высококлассные инструменты с ЧПУ и электроэрозионной обработки (EDM).

image

Инструменты для аддитивного производства (3D-печать) на производстве команды Формулы-1

image

Отдел сборки композитных компонентов

image

image

Снимки шасси из углеродного волокна, изготовленного из слоев (листов углеродного волокна), устанавливаемых на пресс-форму.

image

Ламинатор углеродного волокна за работой

image

Производство деталей из углеродного волокна — медленный процесс.

Несмотря на то, что существуют жесткие ограничения на тестирование шасси, в других аспектах, на удивление, нет никаких ограничений.

Программное обеспечение, используемое для проектирования автомобильных деталей (CAD), производства этих деталей (CAM) и моделирования их эффективности – все это не регулируется. Команды могут свободно использовать любое программное обеспечение, которое им нравится, и оно может быть запущено локально или в облаке. Для CFD на заводе по производству шасси команды Формула-1 в Энстоуне и во французском подразделении силовых агрегатов в Вири-Шатийоне используется комплекс STAR-CCM+, изготовленный компанией CD-adapco (недавно приобретенной компанией Siemens). Команда тесно сотрудничает с CD-adapco для оптимизации программного обеспечения для своих нужд. Оба подразделения используют пакет CATIA от Dassault Systèmes для CAD и CAM.

Каждая команда Формулы-1 имеет свое собственное программное обеспечение, которое затем настраивается для интеграции с множеством других систем: вышеупомянутыми системами CFD и аэродинамической трубой, системами быстрого прототипирования и производства, а затем, в конце концов, с системой слежения за складом. Последняя особенно важна, ведь именно она гарантирует, что вы приедете на гонку с работающим автомобилем и достаточным количеством запчастей.

Несмотря на то, что Формула-1 является воплощением инженерной мысли, команды все еще страдают от легаси в программном обеспечении. Например, до недавнего времени Renault Sport Formula One Team использовала электронную таблицу Excel на 77 000 строк для отслеживания дизайна и сборки нового автомобиля. «Это была смесь экспорта данных из старой ERP-системы [планирования ресурсов предприятия], некоторых преобразований и ручной работы. Она устарела практически в тот же момент, когда была создана», — говорит Эверест.

image

«Power BI приносит намного больше пользы и обеспечивает отличную визуализацию», – говорит Эверест. Power BI – это инструмент визуализации и анализа, который собирает данные в реальном времени из Dynamics 365. «Мы можем создавать отчеты с наглядным представлением для исполнителей, а затем более детально разбивать функциональность для сотрудников, работающих над определенной областью автомобиля».

«Power BI пользуется очень высоким спросом во всей компании», — говорит Эверест с усмешкой. «Как только мы разворачиваем что-то в Power BI в одном отделе, другой отдел видит это и говорит: 'Мы тоже так хотим!'».

Логистика


Даже помимо проектирования, тестирования автомобилей и других важных областей, таких как логистика и сотрудничество, команда Renault Sport Formula One Team является «большим магазином Microsoft», — говорит Эверест. «Некоторые из кластеров работают на Linux, потому что там очень специфическое программное обеспечение. Но в основном мы используем Windows, для серверов и клиентов. Мы используем Office 365 для совместной работы и облачной электронной почты, Sharepoint Online, также мы разворачиваем OneDrive для некоторых пользователей в качестве замены сетевых дисков. Это значительно упрощает обмен данными между Энстоуном, Вири-Шатийоном и гоночным треком – даже когда люди находятся дома».

Инструменты взаимодействия и общения являются, пожалуй, самой важной частью программного пазла для гоночной команды, которая в 2017 году проведет 230 дней вдали от дома. Начиная с Мельбурна в марте и заканчивая Абу-Даби в ноябре, каждая команда Формулы-1 должна установить и снести свою мобильную штаб-квартиру 20 раз. Между большинством гонок существует двухнедельный перерыв, но в пяти случаях в этом году команды должны собрать перевезти вещи менее чем за неделю.

В выходные дни команды Формулы-1 имеют около 36 часов на разборку всего, включая автомобили. Затем они перевозят на следующее место около 50 тонн оборудования – запасных частей, топлива, инструментов, компьютеров и продуктов питания. В Европе, например, между Гран-при Бельгии 27 августа и Гран-при Италии 3 сентября, команды будут использовать парк грузовиков – иначе придется грузить все на несколько «Джамбо-джетов».

image

Впрочем, поскольку календарь гонок известен заранее, массовая транспортировка вещей на самом деле является простой частью логистики Формулы-1. Сложность возникает из-за незапланированного перемещения деталей и людей. «Все гонки и автомобили для них отличаются», — говорит Джефф Симмондс, координатор гоночной команды. деталей должен работать в тесном контакте с коллегами, чтобы все и вся приехали вовремя к 20 гонкам сезона, даже если до гонки осталось всего несколько часов, а из штаб-квартиры еще нужно доставить новое углепластиковое крыло".

Каждая трасса имеет свои требования – Монако, с его узкими поворотами, требует как можно больше прижимной силы и цепких шин; Монца, с ее длинными прямыми, требует минимального сопротивления и износостойкой резины. Таким образом, автомобили почти полностью перенастраиваются и реконструируются в промежутках между гонками. (Если вам интересно, то конфигурация для каждого из треков основана на тысячах симуляций, проведенных еще в штаб-квартире).

Затем, по мере развития сезона, выявления недостатков и обработки терабайтов данных, в болид будут вноситься фундаментальные изменения. Эти изменения должны быть проверены в аэродинамической трубе или пройти через CFD перед их изготовлением. Физически изготовить новую металлическую деталь довольно просто. Как и у большинства команд Формулы-1, у команды Renault Sport Formula One Team есть завод с фрезерными и агломерационными станками с ЧПУ, причем конструкторы и инженеры работают в этом же здании. Тем не менее, на изготовление нового крыла из углеродного волокна может уйти 10 дней и более.

Эти новые детали затем должны быть доставлены из штаб-квартиры туда, где гоночная команда находится в настоящее время. С логистической точки зрения, это самая сложная задача. Симмондс приводит мне особенно экстремальный пример: «Я мог бы послать кого-нибудь из Барселоны сегодня вечером. Я знаю, что последний рейс вылетает в 9:30 вечера. Они вернутся в Энстоун к полуночи. Они могут работать ночью, а утром улететь обратно с новой частью в чемодане. Есть самолет, который прилетает в 9:25 утра.»

Симмондс извлекает выгоду из данных о путешествиях который теперь доступны широкой публике в реальном времени, но удивительно, что он не использует никаких специальных или созданных командой инструментов. Он проверяет время полета и бронирует билеты через мобильное приложение авиакомпании, а при планировании маршрута для грузовиков загружает приложение satnav для проверки движения. Это намного удобнее, чем в старые добрые времена, когда рейсы бронировали через турагентство (которое закрывалось в 18:00), а информации о дорожной обстановке не хватало. Симмондс говорит, что раньше он допускал 20 часов езды на фургоне между Энстоуном в Оксфордшире и Барселоной. Теперь поездки длятся по 17-18 часов, благодаря лучшим транспортным средствам, дорогам и информации.

Еще один удивительный аспект логистики Формулы-1 заключается в товариществе между командами. В то время как дизайн автомобилей и гоночная тактика являются совершенно секретными, «Если мне понадобится куда-то пролететь, я попрошу другую команду посмотреть, есть ли у них уже кто-то на этом рейсе», — говорит Симмондс. Формула-1 – довольно тесно переплетенный вид спорта: координаторов гоночных команд очень много, объясняет Симмондс, и большинство из них либо друзья, либо давние коллеги, так что протянуть руку помощи вполне естественно.

Поскольку между командами так много болтовни и передвижения талантов, в Формуле-1 ничто не остается по-настоящему секретным на протяжении долгого времени. Симмондс говорит, что для того, чтобы оставаться впереди, вы просто должны продолжать совершенствоваться в том, что вы делаете. Благодаря мощным компьютерам и собственному производству, теперь можно спроектировать и построить совершенно новый автомобиль Формулы-1 за несколько месяцев – но это не значит, что у команд внезапно появилась тонна свободного времени. Наоборот, команды заняты еще больше, так как они пытаются провести как можно больше рабочих итераций до начала сезона.

«Все критично по времени», – говорит Симмондс. «Все параллельно работают для достижения одной и той же цели. У каждого есть своя временная шкала, в которую нужно уложиться. А потом вы просто начинаете привлекать больше людей и работать дольше».

image

Капитанский мостик Renault, инженеры следят за телеметрией

image

… а вот и пилот, указывающий на какие-то данные

image

Несколько грузовиков Renault Sport Formula One Team и временный моторхоум на территории автодрома

Осмысление данных


В более крупных командах Формулы-1 работает около 1000 человек. Однако, по указу FIA, каждая команда может иметь только 60 инженеров и техников на каждой гонке. Чтобы обойти это ограничение, каждая команда имеет высокоскоростное подключение к Интернету и связь с капитанским мостиком.

Скорость соединения в боксах в этом году составляет около 80 Мбит/с, сеть соединяет вычислительный кластер на треке с подобием насавского ЦУПа («Mission Control»). Некоторые решения принимаются инженерами на трассе, другие передаются тем, кто работает удаленно. (Мне нравится представлять, как они бегут к доске, делают расчеты, а затем передают результаты обратно в боксы).

Впрочем, работа с телеметрией в реальном времени строго регламентирована FIA. На каждом автомобиле Формулы-1 имеется около 200 высокочастотных датчиков, а скорость беспроводной связи обратно в боксы не превышает 2 Мбит/сек. Данные с более высоким разрешением (10 Мбит/с) сохраняются на бортовом компьютере автомобиля (ECU), но до конца гонки к ним прикасаться нельзя. На короткое время в начале 2000-х годов FIA разрешила двунаправленную связь между автомобилем и боксами, но она была быстро объявлена вне закона. Сейчас инженеры могут лишь поговорить с пилотом.

После мастерства водителя и производительности автомобиля, интерпретация данных о автомобиле в реальном времени, вероятно, является наиболее важной частью работы — и, возможно, фактором победы в гонке Формулы-1. Антониу Феликс да Кошта, когда он был запасным гонщиком Infiniti Red Bull, известен заявлением, что без поддержки в реальном времени «вы бы проехали два круга, а затем сломались и остановились».

Один инцидент несколько лет назад с участием Льюиса Хэмилтона прекрасно иллюстрирует потенциал работы с телеметрией в реальном времени. Инженеры сказали Хэмилтону по радио, что у него прокол. «Нет, нет, машина в порядке», — ответил Хэмилтон. «Нет, заезжай [на пит-стоп], у тебя прокол», — настояли инженеры. И, конечно, у него действительно был прокол, просто Хэмилтон его еще не почувствовал.

image

Выхлопная система V6 turbo

image

Выхлопная система старого двигателя V8 без наддува.

image

То же самое — безнаддувный выхлоп V8 в сборе.

image

Это автоклав, в котором слои углеродного волокна запекаются в формы, чтобы сделать их твердыми.

image

Автоклавы вулканизируют углеродное волокно при давлении почти 7 атмосфер.

Как вы можете себе представить, разбор данных с 200 сенсоров в реальном времени похож на поиск иголки в стоге сена, и после окончания гонки легче не становится. «Просматривать эти данные и находить то, что имеет отношение к делу, — это сложная проблема Data Science», — говорит Эверест. По его словам, за весь уик-энд две машины команды выдали 35 миллиардов единиц данных. «Из-за того, что данных так много, трудно понять, как их лучше всего использовать».

Важно то, что эта территория еще не регулируется FIA. Для решения своих задач вы можете задействовать неограниченные вычислительные мощности, нанимать столько экспертов в Data Science, сколько можете себе позволить, и использовать экзотические алгоритмы. Команда Renault Sport Formula One Team экспериментирует с Azure Machine Learning – Эверест говорит, что они использовали AML для создания точной модели деградации шин, которая затем используется автомобильным симулятором. Другие команды также строят свои модели, пользуясь услугами различных поставщиков облачных вычислений.

Другие команды Формулы-1 отказались сказать мне, какие области они надеются улучшить с помощью машинного обучения; на данный момент это чувствительная область, которая может привести к значительному повышению производительности или надежности в течение следующих нескольких лет. «Чем больше мы узнаем о больших объемах данных и возможностях машинного обучения, — говорит Эверест, — тем больше возможных приложений мы придумаем».

Он предупреждает, что большие данные – это не единоразовое решение: «Нельзя просто загрузить все данные и нажать кнопку 'Запуск'. СМИ пытаются всех убедить, что большие данные и машинное обучение могут решить все ваши проблемы путем поиска закономерностей и ответов на вопросы, о которых вы не знали. Но все не так просто.»

«Вы должны обладать огромными знаниями об этих данных. Вы должны иметь специалистов в области Data Science, и они должны сотрудничать с экспертами в предметной области, чтобы получить лучшее понимание данных».

Погоня за горизонтом


Все было определенно проще до внедрения вездесущего высокоскоростного доступа в Интернет и высокопроизводительных вычислений. Симмондс говорит, что в 1999 году доступ в Интернет на треке состоял из ноутбука с модемом PCMCIA. «Тогда это был ISDN. Одна линия ISDN, состоящая из двух соединенных телефонных кабелей, обычно работала со скоростью около 128 Кбит/с. У некоторых команд было шесть линий ISDN», — говорит он, погружаясь в воспоминания.

На рубеже веков пропускной способности хватало лишь на то, чтобы Симмондс мог проверить счет субботних футбольных матчей. Теперь пропускной способности достаточно, чтобы одновременно загружать последние критические данные о гонках из Dynamics или SharePoint, осуществлять видеосвязь с детьми дома, предоставлять доступ к Wi-Fi любым VIP-персонам, которые могут прийти на гонку, и, конечно же, смотреть основные хайлайты Премьер-Лиги.



  • Первая в России серийная система управления двухтопливным двигателем с функциональным разделением контроллеров
  • В современном автомобиле строк кода больше чем…
  • Бесплатные онлайн-курсы по Automotive, Aerospace, робототехнике и инженерии (50+)
  • McKinsey: переосмысляем софт и архитектуру электроники в automotive


image

Вакансии
НПП ИТЭЛМА всегда рада молодым специалистам, выпускникам автомобильных, технических вузов, а также физико-математических факультетов любых других высших учебных заведений.

У вас будет возможность разрабатывать софт разного уровня, тестировать, запускать в производство и видеть в действии готовые автомобильные изделия, к созданию которых вы приложили руку.

В компании организован специальный испытательный центр, дающий возможность проводить исследования в области управления ДВС, в том числе и в составе автомобиля. Испытательная лаборатория включает моторные боксы, барабанные стенды, температурную и климатическую установки, вибрационный стенд, камеру соляного тумана, рентгеновскую установку и другое специализированное оборудование.

Если вам интересно попробовать свои силы в решении тех задач, которые у нас есть, пишите в личку.

  • Старший инженер программист
  • Системный аналитик
  • Руководитель группы калибровки
  • Ведущий инженер-испытатель
  • Инженер по требованиям
  • Инженер по электромагнитной совместимости
  • Системный аналитик
  • Старший инженер-программист ДВС


О компании ИТЭЛМА
Мы большая компания-разработчик automotive компонентов. В компании трудится около 2500 сотрудников, в том числе 650 инженеров.

Мы, пожалуй, самый сильный в России центр компетенций по разработке автомобильной электроники. Сейчас активно растем и открыли много вакансий (порядка 30, в том числе в регионах), таких как инженер-программист, инженер-конструктор, ведущий инженер-разработчик (DSP-программист) и др.

У нас много интересных задач от автопроизводителей и концернов, двигающих индустрию. Если хотите расти, как специалист, и учиться у лучших, будем рады видеть вас в нашей команде. Также мы готовы делиться экспертизой, самым важным что происходит в automotive. Задавайте нам любые вопросы, ответим, пообсуждаем.

Список полезных публикаций на Хабре
  • Бесплатные онлайн-курсы по Automotive, Aerospace, робототехнике и инженерии (50+)
  • [Прогноз] Транспорт будущего (краткосрочный, среднесрочный, долгосрочный горизонты)
  • Лучшие материалы по взлому автомобилей с DEF CON 2018-2019 года
  • [Прогноз] Motornet — сеть обмена данными для роботизированного транспорта
  • Компании потратили 16 миллиардов долларов на беспилотные автомобили, чтобы захватить рынок в 8 триллионов
  • Камеры или лазеры
  • Автономные автомобили на open source
  • McKinsey: переосмысляем софт и архитектуру электроники в automotive
  • Очередная война операционок уже идет под капотом автомобилей
  • Программный код в автомобиле
  • В современном автомобиле строк кода больше чем…

Источник: https://habr.com/ru/company/itelma/blog/522906/


Интересные статьи

Интересные статьи

Оставленный без внимания профильными изданиями, но любимый игроками, Диззи был феноменом среди блокбастеров в Великобритании середины 80-х. А история о том, как улыбающееся яйцо три года ...
          Итак, технологии интересуют меня, так сказать, по необходимости: потому что всякая цивилизация включает и то, к чему общество стремилос...
Те телефоны, о которых идёт речь в заголовке, по-английски называют «feature phone». Они отличаются крайне скромными возможностями. Кроме того, они весьма доступны, так как стоят в районе $20-25....
Я много писал о проектах компьютерного зрения и машинного обучения, таких как системы распознавания объектов и проекты распознавания лиц. У меня также есть опенсорсная библиотека распознавания ли...
Решение задачи распознавания изображений (OCR) сопряжено с различными сложностями. То картинку не получается распознать из-за нестандартной цветовой схемы или из-за искажений. То заказчик хочет р...