Hardware Architect - Cognitive Robotics (Mensch)

Du definierst die Hardware-Architektur für einige der fortschrittlichsten kognitiven Roboter der Welt.

Unser humanoider Roboter ist ein hochkomplexes cyber-physisches System: verteilte Rechenplattformen, hochdichte Leistungselektronik, ein Body-Area-Sensornetzwerk, Echtzeit-Aktuatorsteuerung und ein kognitiver AI-Stack - integriert in menschlicher Größe und ausgelegt auf Serienproduktion.

Du verantwortest die übergreifende Hardware-Systemarchitektur, übersetzt Produktanforderungen in technische Designentscheidungen und stellst sicher, dass alle Subsysteme - von PCBAs über Verkabelung bis zu Compute-Modulen - zu einem skalierbaren und produzierbaren Gesamtsystem zusammenpassen.

Hardware System Architecture

• Definiere und pflege die übergreifende Hardware-Architektur der Robotikplattform:
• Compute-Topologie (SoCs, MCUs, Edge-AI-Beschleuniger)
• Power-Architektur (Busspannungen, Distribution, Schutzkonzepte)
• Kommunikations-Backbone (EtherCAT, CAN-FD, Ethernet, SerDes)
• Sensorarchitektur (Sensorwahl, Platzierung, Interface-Strategie)

Requirements & Partitioning

• Übersetze Produkt-, Performance- und Safety-Anforderungen in konkrete Hardwareanforderungen.
• Teile Funktionalitäten sinnvoll zwischen Elektronik, Embedded Software und Mechanik auf.
• Manage technische Schnittstellen zwischen allen Hardware-Disziplinen.

Architecture Governance

• Leite Architektur-Reviews und definiere Hardware-Standards, Interface-Control-Documents und Design-Rules für Elektronik-, Firmware- und Mechanikteams.

Technology Selection

• Bewerte und selektiere Schlüsseltechnologien und Plattformkomponenten:
• Compute-SoCs
• Power-Management-ICs
• Kommunikationscontroller
• Sensor-ICs
• Balanciere dabei Performance, Verfügbarkeit, NRE-Kosten und langfristige Skalierbarkeit.

Cross-Disciplinary Integration

• Sei die zentrale technische Schnittstelle zwischen Hardware sowie Software-/AI-Architekturteams.
• Stelle sicher, dass die Hardwareplattform die benötigten Fähigkeiten für AI-Inferenz und Echtzeitsteuerung bereitstellt (Compute, Memory Bandwidth, I/O).

DFM & Scalability

• Sorge dafür, dass Architekturentscheidungen mit hochvolumiger Fertigung kompatibel sind.
• Treibe Design-for-Reliability, Design-for-Testability (DFT) und Design-for-Cost von Beginn an voran.

Technical Mentorship

• Unterstütze und mentore Senior Engineers in Elektronik, Firmware und Systems Engineering.
• Unterstütze aktiv den Aufbau und das Wachstum des Hardware-Teams.

Was du mitbringst

Du kombinierst Systemdenken mit tiefem Hardware-Know-how.

Du bist ein erfahrener Hardware Engineer oder Architect, der den kompletten Lebenszyklus komplexer Embedded-Hardware-Produkte erlebt hat - von der Architekturdefinition bis zur Serienproduktion. Du führst durch technische Exzellenz und fühlst dich wohl in Umgebungen, in denen Architektur noch aktiv gestaltet wird.

• Master in Elektrotechnik, Computer Engineering, Mechatronik oder einem verwandten Bereich; PhD ist ein Plus.
• 8+ Jahre Erfahrung in der Hardwareentwicklung komplexer Embedded- oder cyber-physischer Systeme, davon mindestens 3 Jahre in einer Architektur-, Lead- oder Staff-Engineer-Rolle.
• Nachweisbare Erfahrung in der Definition und Umsetzung multidisziplinärer Hardwarearchitekturen - von Konzept über EVT/DVT bis zur Produktion.
• Tiefes Verständnis von Embedded-Compute-Plattformen wie ARM Cortex-A/M, NVIDIA Jetson, FPGA/eFPGA sowie deren Architektur-Trade-offs.
• Fundiertes Wissen in Power-System-Architekturen: Multi-Rail-SMPS, Batterie-/BMS-Integration, Load-Analysen, Power-Sequencing und EMV auf Systemebene.
• Erfahrung im Design von Kommunikationsarchitekturen für verteilte Echtzeitsysteme (EtherCAT, CAN-FD, TSN Ethernet, SpaceWire o. Ä.).
• Verständnis funktionaler Sicherheit und Fähigkeit, Safety-Anforderungen in Hardwarearchitektur umzusetzen (Redundanz, Monitoring, Safe States).
• Erfahrung mit DFM/DFT in hochvolumiger Hardwareproduktion.
• Sehr starke Kommunikationsfähigkeiten über mehrere Disziplinen hinweg - von Product Management bis Executive Leadership.
• Erfahrung in Robotik, Automotive (ADAS/Body Electronics), Aerospace oder Industrieautomation.
• Fließende Englischkenntnisse; Deutsch ist ein praktischer Vorteil im Alltag.