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Senior Robotics Engineer – Visual Localization für autonome Systeme

🏛 Ausgeschrieben von Halian GmbH
Festanstellung 🎓 Senior 🏭 Automotive 🌐 Englisch

Wir suchen einen erfahrenen Senior Robotics Engineer zur Leitung der Entwicklung fortschrittlicher visueller Lokalisierungslösungen für autonome Fahrzeuge und Robotikanwendungen. Der Fokus liegt auf der Konzeption und Implementierung robuster kartengestützter Lokalisierungssysteme, die eine präzise Fahrzeugpositionierung in komplexen urbanen Umgebungen ermöglichen.

In dieser Rolle werden Sie Lokalisierungsrahmenwerke entwickeln, die Live-Semantik-Beobachtungen mit hochauflösenden digitalen Karten (HD-Maps) abgleichen und dabei moderne Optimierungstechniken sowie Machine-Learning-Ansätze nutzen. Sie arbeiten eng mit Teams aus Wahrnehmung, Navigation und Steuerung zusammen, um hochgenaue und zuverlässige Lokalisierungsfunktionen bereitzustellen.

Zu Ihren Hauptaufgaben gehören: Entwicklung von Algorithmen zur Ausrichtung semantischer Erkennungen (Fahrspurmarkierungen, Stopplinien, Straßengrenzen) mit vektorisierten HD-Map-Layern; Implementierung von Lokalisierungsmodulen mit Bird's Eye View (BEV)-Repräsentationen; Optimierung differenzierbarer Pose-Estimation-Solver und neuronaler Matching-Verfahren; Entwicklung robuster kameragestützter SLAM- und Visual-Inertial-Odometry-Lösungen; Integration mit Navigations-, Planungs- und Fahrzeugkontrollsystemen; Zusammenarbeit mit multidisziplinären Teams und kontinuierliche Verbesserung der Softwarearchitektur.

Erforderlich sind umfangreiche Erfahrungen mit HD-Maps, starke Kenntnisse in differenzierbarer Optimierung und Machine-Learning-Frameworks, Expertise in nichtlinearer Optimierung und Zustandsschätzung, tiefes Verständnis von Bayesian Filtering und autonomen Navigationssystemen, fortgeschrittene Kenntnisse in Koordinatentransformationen und 3D-Geometrie sowie Expert-Level-Programmierkenntnisse in modernem C++ und Python. ROS 2-Erfahrung und Kenntnisse in Linux-Umgebungen sind erforderlich.

Skills erklärt

PyTorch
Open-Source-Framework für Machine Learning und künstliche Intelligenz, das vor allem für Deep Learning und Datenverarbeitung verwendet wird.
State estimation
Mathematisches Verfahren zur Bestimmung des aktuellen Zustands eines Systems aus unvollständigen oder fehlerhaften Messdaten; wird in Regelungstechnik und Datenanalyse eingesetzt.
C
Programmiersprache für Systemprogrammierung und Anwendungsentwicklung, bekannt für Effizienz und Nähe zur Hardware.
C++17
Programmiersprache C++ in der Standardversion von 2017 mit erweiterten Funktionen für systemnahe und performante Softwareentwicklung.
Python
Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
Linux
Freies Betriebssystem, das als Basis für Server, Desktops und eingebettete Systeme verwendet wird.
Machine Learning
Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.

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Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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