Senior Robotics Perception Engineer

Skills erklärt

Robotics

Fachgebiet für Entwicklung, Programmierung und Einsatz von Robotern zur Automatisierung von Aufgaben in Industrie, Logistik oder anderen Bereichen.

Computer Vision

Technologie zur automatischen Analyse und Interpretation von Bildern und Videos durch Algorithmen. Wird für Qualitätskontrolle, Objekterkennung und Automatisierung eingesetzt.

Perception Systems

Systeme zur Erfassung und Verarbeitung von Umweltdaten durch Sensoren (Kameras, Lidar, Radar); werden in Robotik und autonomen Systemen eingesetzt.

C

Programmiersprache für Systemprogrammierung und Anwendungsentwicklung, bekannt für Effizienz und Nähe zur Hardware.

ROS

Robot Operating System; ein Framework zur Entwicklung und Steuerung von Robotern und autonomen Systemen.

ROS2

Roboter-Betriebssystem (Robot Operating System 2), eine Middleware-Plattform zur Entwicklung und Steuerung von Robotikanwendungen und autonomen Systemen.

OpenCV

Open-Source-Bibliothek für Bildverarbeitung und Computer Vision, die es ermöglicht, Bilder und Videos automatisiert zu analysieren und zu verarbeiten.

PCL

Programmiersprache oder Seitenbeschreibungssprache (Printer Command Language) zur Steuerung von Druckern und Formatierung von Druckausgaben.

Open3D

Open-Source-Softwarebibliothek für 3D-Datenverarbeitung, Visualisierung und Analyse, häufig in Computer Vision und Robotik verwendet.

PyTorch

Open-Source-Framework für Machine Learning und künstliche Intelligenz, das vor allem für Deep Learning und Datenverarbeitung verwendet wird.

TensorFlow

Open-Source-Bibliothek von Google für Machine Learning und künstliche Intelligenz; wird verwendet, um neuronale Netze zu trainieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln.

Machine Learning

Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.

Deep Learning

Teilbereich des Machine Learning, der künstliche neuronale Netze mit mehreren Schichten nutzt, um komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen und zu lernen.

Point Cloud Processing

Verarbeitung von dreidimensionalen Punktwolken-Daten, die beispielsweise von 3D-Scannern oder LiDAR-Sensoren erfasst werden, um Objekte zu rekonstruieren oder zu analysieren.

Object Detection

Verfahren der künstlichen Intelligenz, das Objekte in Bildern oder Videos automatisch erkennt, lokalisiert und klassifiziert.

LIDAR

Sensortechnologie, die mit Laserstrahlen Entfernungen misst und 3D-Karten erstellt; wird in Vermessung, autonomen Fahrzeugen und Robotik eingesetzt.

Camera Systems

Systeme zur Erfassung, Verarbeitung und Verwaltung von Videodaten durch Kameras; werden eingesetzt für Überwachung, Inspektionen, Qualitätskontrolle oder Dokumentation.

Embedded Systems

Spezialisierte Computersysteme, die in Geräten oder Maschinen eingebettet sind und spezifische Aufgaben steuern.

edge computing

Verarbeitung von Daten näher an der Quelle (z.B. auf IoT-Geräten oder lokalen Servern) statt zentral in der Cloud, um Latenz zu reduzieren.

ARM

Prozessor-Architektur, die energieeffizient und weit verbreitet in mobilen Geräten, Embedded Systems und zunehmend in Servern eingesetzt wird.

Containerization

Technologie zur Verpackung von Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierte Container; wird eingesetzt, um Software konsistent über verschiedene Umgebungen hinweg auszuführen.

Deployment-Pipelines

Automatisierte Prozessabläufe zur Bereitstellung von Softwareanwendungen von der Entwicklung bis zur Produktionsumgebung.

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