Senior Robotics Perception Engineer

Festanstellung 🎓 Senior 🏭 Automotive 🌐 Englisch

Wir suchen einen erfahrenen Senior Robotics Perception Engineer zur Leitung der Entwicklung fortschrittlicher Wahrnehmungsfähigkeiten für autonome Systeme. In dieser Rolle werden Sie robuste, echtzeitfähige Wahrnehmungslösungen entwickeln, die zuverlässigen Betrieb in komplexen und dynamischen Umgebungen ermöglichen.

Als technischer Führungskraft sind Sie verantwortlich für die Architektur und Entwicklung von Wahrnehmungsalgorithmen, einschließlich Objekterkennung, Tracking, Geländeanalyse und Szeneninterpretation. Sie betreuen den gesamten Lebenszyklus kritischer Wahrnehmungskomponenten – von der Konzeption über Implementierung und Optimierung bis zur Bereitstellung. Mit Ihrer Expertise in C++ entwickeln Sie effizienten, produktionsreifen Code mit Fokus auf Performance und Echtzeitausführung.

Darüber hinaus arbeiten Sie eng mit Cross-Functional-Teams zusammen, um nahtlose Integration mit Lokalisierungs-, Planungs- und Kontrollsystemen sicherzustellen. Sie planen und führen umfassende Teststrategien durch, einschließlich realer Validierung unter verschiedenen Betriebsbedingungen. Als erfahrener Mentor unterstützen Sie Junior Engineers in ihrer Entwicklung und fördern Best Practices.

Gefordert werden ein Bachelor- oder Master-Abschluss in Robotik, Computer Vision oder verwandten Feldern sowie mindestens 7 Jahre Erfahrung in Wahrnehmungssystemen oder autonomen Technologien. Sie verfügen über fortgeschrittene C++-Kenntnisse, praktische Erfahrung mit ROS und Wahrnehmungs-Frameworks wie OpenCV oder PCL. Tiefes Verständnis für Multi-Sensor-Fusion, Point-Cloud-Verarbeitung und Sensorenkalibrierung ist erforderlich. Erfahrung mit LiDAR- und Kamerasystemen sowie Machine-Learning-Frameworks wird vorausgesetzt.

Vorteilhaft sind Erfahrungen mit großskaligen Wahrnehmungsmodulen, komplexen Umgebungen, Edge-Computing-Optimierung und modernen Deployment-Praktiken.

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