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Perception & Sensing Engineer — Tactile, Encoders & Camera Integration (Human)(m/w/x)
Entwicklung des Sensing- und Perception-Stacks für humanoide Roboterhände, Integration von 44+ Sensorknoten über taktile, akustische und visuelle Modalitäten. 4+ Jahre Erfahrung im Robotics Sensing und Signalverarbeitung erforderlich. 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten.
Requirements
- 4+ Jahre Erfahrung im Robotics Sensing (taktiles Sensing, Force-Torque oder propriozeptive Systeme)
- Starker Signalverarbeitungs-Background (Filterdesign, Rauschcharakterisierung, Low-Noise-Analog-Frontends, ADC-Datenverarbeitung)
- Hands-on-Erfahrung mit MEMS-Sensorintegration (Rauschmodelle, Temperaturempfindlichkeit, Cross-Axis-Sensitivität, mechanische Montage)
- ROS-2-Integration eigener Sensortreiber (Hardware-Interface-Nodes geschrieben)
- Erfahrung mit Edge-ML-Inference für Sensorklassifikation (Deployment auf NPU/MCU, Latenz-/Speicheroptimierung, Validierung)
- Sensorfusion über heterogene Modalitäten (inertial, taktil, positional, optisch) für robotische Manipulation/Systeme
- Entwicklung von Bench-Charakterisierungsprotokollen und Qualifikations-Testsuiten für Sensoren (evidenzbasierte Qualifikation)
- Systematisches Vorgehen zur Charakterisierung von Hysterese und Drift bei Positionssensorik
- Kamerakalibrierung für In-Hand-/Nahbereichsvision (Intrinsisch/Extrinsisch-Kalibrierung, Linsenverzerrung)
- Erfahrung mit Hexagon DSP/NPU oder Qualcomm-IQ-Plattform für Embedded Inference
- Bosch-Sensortec-Stack (BMI, BMM, BMP-Serie) Integrationserfahrung
- Background im Design taktiler Sensorarrays oder Integration flexibler Elektronik für Roboterhände
- Erfahrung, Perception-Outputs mit Manipulationsplanung oder Grasp-Quality-Schätzung zu verbinden
Tasks
- Den Sensing- und Perception-Stack der Humanoid Hand bauen
- 44+ Sensorknoten über taktile, inertiale, magnetische und akustische Modalitäten integrieren
- Signalverarbeitungs- und Klassifikations-Pipelines entwickeln
- Rohe Sensordaten in nutzbare Zustände verwandeln
- Kamera-Integration für visuelle In-Hand-Wahrnehmung übernehmen
- Von der Labor-Charakterisierung über die Entwicklung von Embedded-Signalverarbeitungs-Pipelines bis zur ROS-2-Integration arbeiten
- Mit dem AI-Team zusammenarbeiten
- Integration und Signalverarbeitungs-Pipelines für MEMS-Mikrofone, 3D-Magnetometer, IMUs und barometrische Sensoren entwickeln
- Taktile Verarbeitungs-Pipelines auf Embedded-Targets entwickeln
- Scherkrafterkennung, Rutscherkennung und Kontaktklassifikation mit geringer Latenz entwickeln
- Absolute-Positionsencoder für sehnengetriebene Fingerstufen integrieren
- Hysterese, Drift und Nichtlinearitäten charakterisieren
- Kompensationsalgorithmen entwickeln und validieren
- Kamera-Integration für In-Hand-Perception durchführen
- Imaging-Setup und Kalibrier-Pipeline definieren
- Schnittstelle zu den Vision-Tactile-Fusionsmodellen des AI-Teams definieren
- Sensor-Charakterisierung, Bench-Qualifikation und Testprotokoll-Entwicklung vorantreiben
- Nachweis erbringen, dass der Sensing-Stack die Spezifikation erfüllt
- Eng mit dem AI-Team an Vision-Tactile-Sensorfusion arbeiten
- Sauber kalibrierte, zeitsynchronisierte Sensorstreams als Input für die Perception-Modelle liefern
Work Experience
- 4 years
Education
- Vocational certificationOR
- Bachelor's degreeOR
- Master's degree
Languages
- German – Business Fluent
Tools & Technologies
- ROS-2
- MEMS
- NPU
- MCU
- Hexagon DSP
- Qualcomm-IQ-Plattform
- Bosch-Sensortec-Stack
Benefits
Competitive Pay
- Attraktive Vergütung
Flexible Working
- Flexible Arbeitszeiten
More Vacation Days
- 30 Tage Erholungsurlaub
Team Events
- Firmenevents
Corporate Discounts
- Corporate Benefits Programm
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- Integration und Signalverarbeitungs-Pipelines für MEMS-Mikrofone, 3D-Magnetometer, IMUs und barometrische Sensoren entwickeln
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Work Experience
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About the Company
Neura Robotics GmbH
Industry
Engineering
Description
Das Unternehmen ist ein Innovator der Robotikwelt, der kollaborative Roboter mit kognitiven Fähigkeiten entwickelt.
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