Staff Platform Engineer

Wer wir sind

AeroVect transformiert die Bodenabfertigung mit Autonomie und definiert, wie Fluggesellschaften und Bodenserviceanbieter weltweit ihre täglichen Abläufe gestalten. Wir sind ein Series-A-Unternehmen, das von führenden Risikokapitalgebern in der Luftfahrt und im autonomen Fahren unterstützt wird. Zu unseren Kunden gehören einige der größten Fluggesellschaften und Bodenabfertigungsanbieter der Welt.

Rollenübersicht

Als Staff Platform Engineer bei AeroVect werden Sie die technische Richtung und die langfristige Architektur der Softwarebasis leiten, die unsere autonome Fahrzeugflotte antreibt. Sie sind der erfahrenste individuelle Beitragende im Plattformteam und verantwortlich für die Zuverlässigkeit, Leistung, Skalierbarkeit und Sicherheitslage unserer Ubuntu-basierten Betriebssystembilder, Echtzeit-Middleware und Treiberschicht, die mit einem vielfältigen Multi-Sensor-Stack interagiert. Sie helfen dabei, die mehrjährige Roadmap für die Plattform festzulegen, treffen Entscheidungen über Build-vs-Buy und Architektur, die beeinflussen, wie der Rest der Technik darauf aufbaut, und heben den technischen Standard in der gesamten Organisation, indem Sie erfahrene Ingenieure fördern und starke Ingenieurstandards etablieren. Ihre Arbeit ermöglicht es unseren Teams für Wahrnehmung, Autonomie und Steuerung, schnell zu iterieren und sichere, produktionsbereite Fähigkeiten an Kunden weltweit zu liefern.

Sie werden:

• Die technische Vision und die mehrjährige Roadmap für die Plattform definieren, einschließlich der Evolution von der heutigen Flotte zur nächsten Größenordnung in Bezug auf Skalierung, Sensoranzahl und Autonomiereife.
• Die zukünftige Architektur unserer Ubuntu/Yocto/Linux-Distributionen für Echtzeit-, sicherheitskritische autonome Fahrzeuglasten besitzen und die entsprechenden Build-vs-Buy-Entscheidungen treffen.
• Die Strategie für ROS 2 IPC-Middleware (Cyclone DDS, Fast DDS, Zenoh usw.) über die Flotte hinweg festlegen — einschließlich Profilauswahl, QoS-Standards und Determinismusbudgets für Multi-Sensor-Datenströme.
• Die Entwicklung von Benutzerschnittstellentreibern für LiDARs, Kameras, Radare, GNSS/INS, CAN und andere Fahrzeuginterfaces leiten und die Standards festlegen, denen andere Ingenieure beim Hinzufügen neuer Hardware folgen.
• Die funktionale Sicherheits- und Sicherheitsstrategie der Plattform end-to-end besitzen — sicheres Booten, OTA-Update-Pipelines, CVE-Reaktionen und Ausrichtung an ISO 26262 / SOTIF-Workflows, während wir uns in Richtung Produktion weiterentwickeln.
• Den Beobachtungsvertrag für die Plattform definieren: wie „gesund“ im Labor und im Feld aussieht und die SLIs/SLOs, gegen die die Autonomie- und Wahrnehmungsteams aufbauen können.
• Mit den Leitern der Autonomie, Wahrnehmung und Steuerung zusammenarbeiten, um Leistungsbudgets über die gesamte Stack hinweg festzulegen (CPU, GPU, Speicher, Busbandbreite, End-to-End-Latenz) und die teamübergreifende Arbeit voranzutreiben, um diese zu erreichen.
• Standards dafür setzen, wie die Plattform gebaut, getestet und veröffentlicht wird — CI/CD für Betriebssystembilder und Treiberpakete, Hardware-in-the-Loop-Tests, Freigabeschranken und Rollback-Strategien.
• Zur technischen Einstellung und Kalibrierung des Plattformteams beitragen — das Interview-Raster besitzen, erfahrene Ingenieure zu technischen Leitern entwickeln und den Standard für Code- und Entwurfsüberprüfungen im gesamten Team erhöhen.
• AeroVect technisch in Beziehungen zu Silizium-, Sensor- und Middleware-Anbietern vertreten und deren Roadmaps dort beeinflussen, wo es für uns wichtig ist.
• On-Call-Eskalationsunterstützung für Plattformkomponenten während Feldversuchen und Kundenpiloten bereitstellen und das, was Sie im Feld lernen, nutzen, um systematische Lösungen voranzutreiben.
• Strategische technische Schulden identifizieren und abbauen — nicht nur innerhalb der Plattform, sondern stackweit.

Sie haben:

• Über 10 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Linux-basierten Embedded- oder Robotikplattformen.
• Eine Plattform von 0→1 in einem Robotik-/AV-Unternehmen aufgebaut, die durch mindestens eine Größenordnung in der Flottengröße skaliert hat.
• Nachgewiesene Fähigkeit, technisch über mehrere Teams hinweg zu führen, ohne direkte Berichte — Autonomie, Wahrnehmung und Hardware-Stakeholder auf eine gemeinsame Plattformrichtung auszurichten.
• Nachgewiesene Erfahrung in der Förderung erfahrener Ingenieure und der Erhöhung der Ingenieurstandards (Entwurfsüberprüfung, Codeüberprüfung, On-Call-Praktiken, Nachbesprechungen).
• Expertenkenntnisse in C++ (≥C++17) und starkes Python, mit tiefem Instinkt dafür, welche Sprache wo in einem Echtzeitsystem gehört.
• Tiefe, praktische Erfahrung in der Bereitstellung von Echtzeit-, sicherheitskritischen Systemen — Avionik, AV/ADAS oder vergleichbare Bereiche — nicht nur allgemeines Embedded Linux.
• Tiefes Wissen über IPC-Middleware und Techniken auf Linux/POSIX-Systemen.
• Expertenkenntnisse in der Echtzeitleistungsoptimierung und -profilierung (perf, eBPF, ftrace/LTTng) und das Urteilsvermögen, zu wissen, wann man auf jedes zugreifen sollte.
• Erfahrung mit Git, Docker/OCI-Containern und den CI/CD-Mustern, die für Betriebssystembilder und signierte Artefakte geeignet sind.
• Fließend in den gängigen Bussen und Protokollen eines sensorlastigen Fahrzeugs (USB, Ethernet/TSN, CAN, PCIe, SPI, I2C).
• Erfahrung mit funktionalen Sicherheitsworkflows (ISO 26262, MISRA, SOTIF) oder einen glaubwürdigen Weg, diese Arbeit für uns zu übernehmen.
• Erfahrung mit Nvidia Orin/Thor-Plattformen und heterogenem Compute-Scheduling.

Wir bevorzugen:

• Frühere Arbeiten an autonomen Fahrzeugen, Drohnen oder anderen sicherheitskritischen Robotersystemen.
• Erfahrung mit ptp4l und TSN-Konfigurationen in komplexen Multi-Sensor-Systemen.
• Erfahrung mit v4l2 / gstreamer.
• Erfahrung mit QNX oder anderen RTOS und das Urteilsvermögen, wann Linux ausreichend ist und wann nicht.
• Tiefes Wissen über Linux/Yocto-Systeme: Paketverwaltung, systemd, Netzwerk und Kernelkonfiguration einschließlich PREEMPT_RT oder gleichwertiger Echtzeit-Patches.
• Vertrautheit mit GPU-Beschleunigungsframeworks (CUDA, Vulkan).
• Open-Source-Beiträge zu relevanten Projekten (Linux-Kernel, ROS 2, DDS-Implementierungen, Yocto-Schichten) oder gleichwertige öffentliche technische Arbeiten (Vorträge, Artikel, Teilnahme an Standards).
• Komfort in einem schnelllebigen Startup-Umfeld und Unterstützung von Feldbereitstellungen an Flughäfen oder anderen Industrieanlagen.