8 beste Stellen als sensor in zürich, zh – aktuell auf Personalsuche

Vision & Perception Engineer - Humanoid (Mensch)
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cross-ING AG —Dietlikon, ZH
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Senior Electric Motor Design Engineer - Humanoid (Mensch)
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Vision & Perception Engineer - Humanoid (Mensch)

Neura Robotics -
Zürich, ZH

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Details zur Stelle

100%

Qualifikationen

Datenanalyse
Git
Master
C++
Bachelor
Softwareentwicklung
Python

Vollständige Stellenbeschreibung

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.

Auf was können wir uns freuen

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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