Robot Perception/ML Engineer (w/m/d) Autonomous Mobile Robots
About this role
Deine Aufgaben
Du entwickelst und verbesserst Wahrnehmungsmodelle für autonome mobile Roboter, darunter Objekterkennung, Hindernisklassifizierung und Freiraumerkennung
Du treibst datengetriebene Machine-Learning-Lösungen voran, indem Du automatisierte Labeling-Prozesse skalierst, Flottendaten nutzt und die Sim2Real-Lücke durch synthetische Daten und simulationsbasierte Evaluierung schließt
Du verantwortest die Modellperformance, definierst aussagekräftige Benchmarks, verfolgst relevante Metriken und erzielst kontinuierliche Verbesserungen im realen Einsatz sowie auf Benchmark-Ebene
Du integrierst und validierst Wahrnehmungsmodelle innerhalb unseres ROS-basierten Software-Stacks und stellst eine zuverlässige Performance auf realen Fahrzeugen sicher
Du arbeitest eng mit den Teams aus Navigation, Regelung und Flottenmanagement zusammen, um robuste Wahrnehmungslösungen für den autonomen Betrieb zu entwickeln
Dein Profil
Du verfügst über 2–5 Jahre Berufserfahrung und praktische Erfahrung in den Bereichen Robotik-Perzeption, Computer Vision oder Machine Learning
Du verfügst über sehr gute Python-Kenntnisse; Erfahrung mit C++ ist ein Plus
Du hast praktische Erfahrung im Training und der Evaluierung von neuronalen Netzen (z. B. mit PyTorch) und verfolgst einen datenzentrierten Ansatz zur Verbesserung der Modellleistung
Du bringst Erfahrung mit synthetischen Daten, ML-Simulationen, Auto-Labeling, Active Learning oder Domain Adaptation mit
Du arbeitest strukturiert und datenbasiert bei der Bewertung von Modellen und verstehst, wie sich reale Performance zuverlässig messen lässt
Du bist mit ROS sowie Linux-basierten Entwicklungsumgebungen vertraut
Du denkst pragmatisch, setzt um, misst Ergebnisse und verbesserst Lösungen iterativ
Was wir bieten
Spitzentechnologie: Als Pioniere der Robotik sind wir
Responsibilities
- Du entwickelst und verbesserst Wahrnehmungsmodelle für autonome mobile Roboter, darunter Objekterkennung, Hindernisklassifizierung und Freiraumerkennung
- Du treibst datengetriebene Machine-Learning-Lösungen voran, indem Du automatisierte Labeling-Prozesse skalierst, Flottendaten nutzt und die Sim2Real-Lücke durch synthetische Daten und simulationsbasierte Evaluierung schließt
- Du verantwortest die Modellperformance, definierst aussagekräftige Benchmarks, verfolgst relevante Metriken und erzielst kontinuierliche Verbesserungen im realen Einsatz sowie auf Benchmark-Ebene
- Du integrierst und validierst Wahrnehmungsmodelle innerhalb unseres ROS-basierten Software-Stacks und stellst eine zuverlässige Performance auf realen Fahrzeugen sicher
- Du arbeitest eng mit den Teams aus Navigation, Regelung und Flottenmanagement zusammen, um robuste Wahrnehmungslösungen für den autonomen Betrieb zu entwickeln
- Du verfügst über 2–5 Jahre Berufserfahrung und praktische Erfahrung in den Bereichen Robotik-Perzeption, Computer Vision oder Machine Learning
- Du verfügst über sehr gute Python-Kenntnisse; Erfahrung mit C++ ist ein Plus
Requirements
- Du hast praktische Erfahrung im Training und der Evaluierung von neuronalen Netzen (z. B. mit PyTorch) und verfolgst einen datenzentrierten Ansatz zur Verbesserung der Modellleistung
- Du bringst Erfahrung mit synthetischen Daten, ML-Simulationen, Auto-Labeling, Active Learning oder Domain Adaptation mit
- Du arbeitest strukturiert und datenbasiert bei der Bewertung von Modellen und verstehst, wie sich reale Performance zuverlässig messen lässt
- Du bist mit ROS sowie Linux-basierten Entwicklungsumgebungen vertraut
- Du denkst pragmatisch, setzt um, misst Ergebnisse und verbesserst Lösungen iterativ
- Spitzentechnologie: Als Pioniere der Robotik sind wir