13 beste Stellen als controller in cham, zg – aktuell auf Personalsuche

Dynamics, System Identification & Estimation Engineer - PLA (Mensch)
Neura Robotics —Zürich, ZH
- 100%
- Doktorat
- Master
- C++
Direkt bewerben
12 Tage
HR Controllerin/Controller (m/w/d) 80–100 %
Universitätsklinik Balgrist —Zürich, ZH
- 100%
- Personalwesen
- Pendlerbeitrag
5 Tage
Locomotion & Whole-Body Control Engineer (human)
Neura Robotics —Zürich, ZH
- 100%
- Doktorat
- Master
- C++
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System Engineer
Auterion —Zürich, ZH
- Master
- C++
- Bachelor
- Eltern-/Erziehungsurlaub
- Pensionskasse
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Pension Fund Manager
EFG International —Zürich, ZH
- Management-Erfahrung
- Englisch
- Analysefähigkeit
AI Research Engineer - Dexterous Manipulation (Egocentric Models)
Flexion Robotics —Zürich, ZH
- Doktorat
- Master
- Python
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Robotics Software Engineer Internship - Autonomy
Gravis Robotics —Zürich, ZH
- Homeoffice
- Laborerfahrung
- Forschungserfahrung
- Master
Forward Deployed Engineer - German Speaking
Happyrobot Inc. —Zürich, ZH
- 100%
- Homeoffice
- Master
- Kommunikationsfähigkeit
- Python
Forward Deployed Engineer - Robotics
Flexion Robotics —Zürich, ZH
- Master
- C++
- Erfahrung mit Netzwerken
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Elektroniker/-in / Elektrotechniker/-in
Universität Zürich —Zürich, ZH
- 100%
- Englisch
- C++
- Python
2 Tage
Praktikant Engineering (m/w/d)
RHEINMETALL —Zürich, ZH
- C++
- Bachelor
- Linux
8 Tage
Senior Elektronik-Ingenieur (w/m/d)
TEQABLE AG —Horgen, ZH
- Teilzeit
- Englisch
- Master
- C++
Citrix NetScaler Engineer 100% (f/m/d)
Julius Baer —Zürich, ZH
- 100%
- Informatik
- Englisch
- Scripting

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Universitätsklinik Balgrist —Zürich, ZH
Weitere Auskünfte erteilt Ihnen gerne Alexander Schwab, Leiter Controlling, Telefon +41 44 386 14 77. Sicherstellen einer soliden Stammdatenqualität sowie…
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Dynamics, System Identification & Estimation Engineer - PLA (Mensch)

Neura Robotics -
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vor 12 Tagen

Qualifikationen

Doktorat
Master
C++
Python

Vollständige Stellenbeschreibung

Deine Mission & Challenges

Dynamic Model Accuracy Ownership: Du definierst Metriken für Modellgenauigkeit und verantwortest die Lücke zwischen Simulation und realem Hardware-Verhalten – besonders bei dynamischen Bewegungen und kontaktreichen Interaktionen
System Identification auf 4NE-1 Hardware: Motor-Konstanten, Gelenk-Reibung, Getriebedynamik – Design von Anregungstrajektorien, Regressor-Fitting, Observability-Analysen, iterative Optimierung anhand echter Hardware-Daten
Simulation Model Authoring & Maintenance: MuJoCo- und Isaac-Sim-Modelle, die reales Verhalten unter Last und Kontakt abbilden; Parametrisierung von Kontaktmodellen, Kalibrierung von Aktuator-Modellen
Real-Time State Estimation: Implementierung und Tuning von EKF/UKF für Pose, Velocity und Kontaktzustände (Floating Base) im Echtzeit-Loop; Input für Controller und Loco-/Manipulations-Policies
Sim-to-Real Pipeline: Parameter-Estimation-Loops, datengetriebene Kalibrierung aus Hardware, Validierung via Motion Capture oder externe Referenzen – kontinuierlicher Feedback-Loop zwischen Hardware-Tests und Simulation
Failure Mode Ownership: Debugging von Fehlern aufgrund ungenauer Modelle – z. B. Instabilität durch falsche Dynamik, Drift/Bias in der Estimation oder fehlerhafte Kontakt-/Kraftmodelle
Cross-Team Interface: Bereitstellen von aktualisierten Pinocchio-Modellparametern für WBC- und State-Estimation-Engineers; Abstimmung von Trajektorien mit Locomotion- und RL/Control-Teams

Auf was können wir uns freuen

MSc oder PhD in Robotik, Maschinenbau, Elektrotechnik oder ähnlichem – mit starkem Fokus auf Dynamik, Estimation und Regelung

4+ Jahre Erfahrung mit State Estimation oder System Identification für Echtzeit-Roboter – auf echter Hardware, nicht nur Simulation
System Identification auf physischer Robotik-Hardware: Trajektorien-Design, Least-Squares oder Maximum-Likelihood Fitting, Identifikation von Aktuatoren und Transmissionen
State Estimation Implementierung: EKF oder UKF für Floating-Base Pose, Velocity und Kontaktzustände auf legged oder mobilen Plattformen
Tiefe Kenntnisse in Rigid Body Dynamics: Kontaktmodellierung, Aktuatorverhalten und wie Modellfehler zu Instabilitäten führen
Erfahrung in der Unterstützung von Control-Systemen (MPC, WBC) oder gelernten Policies (RL) auf echter Hardware – Verständnis, wie Modellqualität den Transfer beeinflusst
C++ für produktive Echtzeit-Systeme; Python für Analyse, Tooling und Kalibrierungs-Pipelines

Nice to have

Hands-on Erfahrung mit Humanoiden oder legged Robots – 4NE-1 ist ein Full-Size Humanoid, bipedale Dynamik ist highly relevant
Differenzierbare Simulatoren für gradientenbasierte System Identification (z. B. Brax, DiffTaichi oder ähnlich)
Erfahrung mit Sim-to-Real Transfer: Domain Randomization, adaptive Kalibrierung, Residual Physics Models
Pinocchio für Rigid-Body-Modelle und Sensitivitätsanalysen
MuJoCo Model Authoring: MJCF Kontaktparameter, Aktuator-Modelle, Tendon-Dynamiken
Factor-Graph-basierte Estimation (GTSAM, iSAM2) für IMU + Kinematics Fusion
Publikationen oder Open-Source-Beiträge in legged Robot Dynamics, System Identification oder Sim-to-Real

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