Robotics Perception & State Estimation Engineer - Humanoid (Mensch)

Deine Mission & Herausforderungen

Als Robotics Perception & State Estimation Engineer entwickelst du die zentralen Perception-Fähigkeiten, die es unseren humanoiden Robotern ermöglichen, die physische Welt zu verstehen, sich darin zu lokalisieren und mit ihr zu interagieren.

Diese Rolle konzentriert sich nicht nur auf die Entwicklung einzelner Perception-Algorithmen oder das Training von Machine-Learning-Modellen. Wir suchen Engineers, die vollständige Perception-Systeme aufbauen und verantworten können – von Sensorintegration und Kalibrierung über Lokalisierung, Sensorfusion und World Modeling bis hin zum Deployment auf realen Robotikplattformen.

Du arbeitest an der Schnittstelle von Perception, State Estimation, Robotik-Softwareinfrastruktur und Systemintegration. Deine Arbeit hat direkten Einfluss auf Navigation, Manipulation, Sicherheit und Mensch-Roboter-Interaktion.

• Du verantwortest Design, Entwicklung und Deployment produktionsreifer Perception-Systeme für humanoide Roboter und wandelst Rohsensordaten in ein zuverlässiges Weltverständnis für Navigation, Manipulation und Mensch-Roboter-Interaktion um.

• Du entwickelst robuste Perception-Software-Stacks, die unter Echtzeitbedingungen funktionieren – von Sensordatenerfassung und Kalibrierung bis hin zu Lokalisierung, Scene Understanding und World Modeling.

• Du entwickelst und verbesserst State-Estimation-, Lokalisierungs-, Mapping-, SLAM- und Sensor-Fusion-Systeme, die es Robotern ermöglichen, zuverlässig in dynamischen realen Umgebungen zu arbeiten.

• Du integrierst, kalibrierst und synchronisierst unterschiedliche Sensormodalitäten wie Kameras, Stereo- und Tiefensensoren, LiDARs, IMUs, Kraft-/Drehmomentsensoren und Gelenkencoder zu einer kohärenten Darstellung des Roboters und seiner Umgebung.

• Du entwickelst und pflegst leistungsfähige Datenpipelines auf Basis von ROS 2, DDS und Zenoh und stellst zuverlässige Kommunikation, Timing, Synchronisation und Koordinatenrahmen-Management über den gesamten Perception Stack hinweg sicher.

• Du baust, optimierst und pflegst zentrale Perception-Fähigkeiten, darunter:

• SLAM und Lokalisierung

• Sensorfusion und State Estimation

• 3D-Rekonstruktion und World Modeling

• Objekterkennung, Tracking und Scene Understanding

• Semantische und geometrische Umgebungsrepräsentation

• Du evaluierst, integrierst und deployest lernbasierte Perception-Lösungen dort, wo sie klare Vorteile bieten, und achtest dabei auf Robustheit, Wartbarkeit und Echtzeitfähigkeit.

• Du analysierst und behebst komplexe systemweite Probleme in den Bereichen Kalibrierung, Synchronisation, Lokalisierungsdrift, Sensorzuverlässigkeit, Kommunikationsengpässe und Perception-Performance.

• Du entwickelst Tools und Frameworks für Visualisierung, Debugging, Validierung und kontinuierliches Performance-Monitoring von Perception-Systemen.

• Du validierst und benchmarkst Perception-Fähigkeiten in Simulationen und auf physischen humanoiden Robotern, um einen reibungslosen Transfer von Entwicklungsumgebungen in den realen Einsatz sicherzustellen.

• Du arbeitest eng mit Controls-, Manipulation-, Planning- und Platform-Teams zusammen, um Schnittstellen, Anforderungen und Systemarchitekturen für zuverlässiges roboterweites Verhalten zu definieren.

• Du treibst die langfristige technische Ausrichtung der Perception-Architektur, Softwarequalität, Testbarkeit, Wartbarkeit und Skalierbarkeit voran.

Auf was können wir uns freuen

• Abgeschlossenes Bachelor- oder Masterstudium in Informatik, Software Engineering, Robotik oder einem verwandten technischen Bereich.

• Mehr als 3 Jahre Berufserfahrung im Aufbau und Deployment komplexer Robotik-Perception-Systeme – nicht nur einzelner Perception-Algorithmen oder ML-Modelle.

• Nachweisliche Verantwortung für zentrale Komponenten eines Perception Stacks, z. B. Sensorintegration, Kalibrierung, Lokalisierung, Mapping, Sensorfusion, State Estimation oder Real-World Deployment.

• Praktische Erfahrung mit einem oder mehreren der folgenden Bereiche:

• Visual, LiDAR oder Visual-Inertial SLAM

• Lokalisierung und Mapping

• Sensorfusion und State Estimation

• Factor-Graph-Optimierung

• EKF-/UKF-basierte Systeme

• Sehr gutes Verständnis von Robotik-Softwarearchitekturen, einschließlich:

• ROS 2 und DDS

• Verteilte Robotiksysteme

• High-Throughput-Sensorpipelines

• Synchronisation, Timing und Koordinatenrahmen-Management (TF)

• Praktische Erfahrung in der Integration und dem Debugging von Perception-Sensoren, einschließlich Kameras, LiDARs, IMUs, Kraft-/Drehmomentsensoren und Encodern.

• Sehr gute Software-Engineering-Kenntnisse in modernem C++ (C++17/20), Multi-Threaded Systems, Performance-Optimierung und der Entwicklung von produktionsreifem Code.

Nice-to-have

• Erfahrung mit Perception für humanoide Roboter, Manipulation oder autonome Roboter.

• Erfahrung mit GPU-Beschleunigung.

• Erfahrung mit Embedded-Robotiksystemen.

• Erfahrung mit NVIDIA Jetson Plattformen.

• Erfahrung mit Deep Learning für Perception.

• Kenntnisse in PyTorch oder TensorFlow.

• Erfahrung mit PCL und OpenCV.

• Erfahrung mit Simulationsumgebungen wie Isaac Sim, MuJoCo oder Gazebo.

• Erfahrung mit MLOps.

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