Vision & Perception Engineer - Humanoid (Mensch)

Neura Robotics
Zürich, Switzerland
5 days ago

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
German
Experience level
Intermediate

Job location

Zürich, Switzerland

Tech stack

Data analysis
Computer Vision
C++
Cloud Computing
Nvidia CUDA
Continuous Integration
Data Visualization
Python
Machine Learning
Object Detection
OpenCV
OpenCL
Software Architecture
TensorFlow
Sensor Fusion
Software Engineering
Data Streaming
Systems Architecture
Management of Software Versions
Multithreading
PyTorch
Deep Learning
GIT
Information Technology
Machine Learning Operations
Lidar

Job description

Zürich ab sofort Deine Mission & Herausforderungen

Als Robotics Software Engineer (Vision & Perception) bist du der Architekt der "Augen" unseres humanoiden Roboters - und seiner Fähigkeit, die Welt zu verstehen. Du entwickelst den gesamten Perception-Stack, der unseren Robotern ermöglicht, komplexe, dynamische Umgebungen wahrzunehmen, zu interpretieren und mit Menschen sicher zu interagieren.

Deine Arbeit verwandelt rohe Sensordaten von Kameras, LiDAR, IMUs, Kraft-/Drehmomentsensoren und Gelenksensoren in ein hochstufiges, handlungsrelevantes Verständnis für Navigation, Manipulation und Interaktion. Dabei arbeitest du intensiv mit 3D-Computer Vision, Deep Learning, Sensorfusion und High-Performance-C++, um ein robustes und zuverlässiges Wahrnehmungssystem aufzubauen.

  • Entwerfe und implementiere die komplette Perception-Softwarearchitektur - von Low-Level-Sensortreibern bis hin zu High-Level-Szenenverständnis - mit Fokus auf Echtzeit-Performance und Robustheit.
  • Entwickle und optimiere modernste Algorithmen für SLAM, Objekterkennung & -verfolgung, semantische Segmentierung und 3D-Rekonstruktion.
  • Schreibe sauberen, effizienten und wartbaren Code in modernem C++ (C++17/20) für zentrale Perception- und Sensorfusion-Bibliotheken.
  • Architekturiere und steuere den hochdurchsatzfähigen Datenfluss der Sensorsysteme mithilfe von ROS2 und dem zugrunde liegenden DDS-Framework.
  • Integriere und kalibriere verschiedene Perception-Sensoren - Stereo-/Tiefenkameras, LiDARs, IMUs - zu einem einheitlichen Weltmodell.
  • Arbeite eng mit Teams aus Control, Manipulation und Planning zusammen, um Perception-Anforderungen zu definieren und die benötigten Daten für nachgelagerte Aufgaben bereitzustellen.
  • Entwickle Tools zur Datenvisualisierung, Systemdiagnose und Performanceanalyse.
  • Erstelle und pflege umfassende technische Dokumentationen zu Sensor-Schnittstellen, Datenformaten und Systemarchitekturen.
  • Validiere Perception-Module sowohl in Simulation als auch auf realen humanoiden Plattformen - und schließe so die Lücke zwischen Simulation und Realität.
  • Stelle sicher, dass alle Perception-Komponenten Echtzeit- und Safety-Anforderungen für Mensch-Roboter-Kollaboration erfüllen.
  • Etabliere und fördere Best Practices in der Softwareentwicklung - inkl. Git-Versionierung, CI/CD-Pipelines und datengetriebenem automatisierten Testing.

Requirements

  • Ausbildung: Bachelor oder Master in Informatik, Software Engineering, Robotik oder einem verwandten technischen Fachgebiet.
  • Erfahrung: Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung mit Fokus auf Computer Vision oder Perception für Robotiksysteme.
  • C++-Kompetenz: Sicherer Umgang mit modernem C++ (C++11 oder neuer) - insbesondere Objektorientierung, Multithreading und Performance-Optimierung auf ressourcenbegrenzten Systemen.
  • Computer Vision Grundlagen: Solides theoretisches und praktisches Verständnis von 3D-Geometrie, Kameramodellen, Multi-View-Geometrie, Filtern (z. B. Kalman) und Sensorfusion.
  • 3D-Vision-Erfahrung: Nachweisliche praktische Erfahrung mit 3D-Daten und Punktwolken, sicherer Umgang mit PCL (Point Cloud Library).
  • Deep-Learning-Erfahrung: Erfahrung mit Deep-Learning-Modellen für Perception-Aufgaben (z. B. Objekterkennung, Segmentierung) - inkl. PyTorch oder TensorFlow sowie Deployment auf Robotik-Hardware.
  • Erfahrung mit GPU-Programmierung zur Beschleunigung von Perception-Algorithmen (z. B. CUDA, OpenCL).
  • Kenntnisse in Performance-Optimierung für Echtzeitanwendungen auf Embedded-Systemen (z. B. NVIDIA Jetson).
  • Vertraut mit Simulationsumgebungen wie Gazebo oder NVIDIA Isaac Sim für Perception-Entwicklung und -Testing.
  • Gute Python-Kenntnisse für schnelles Prototyping, Datenanalyse und Machine-Learning-Training.
  • Erfahrung mit MLOps-Infrastrukturen für große Sensordatensätze und Trainingspipelines. Kenntnisse klassischer Computer-Vision-Bibliotheken wie OpenCV.

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