Perception Manager - Robotics & Drones (f/m/d)

Ihre Rolle: Aptiv baut ein neues Robotics-Geschäft auf, das sich auf autonome mobile Roboter (AMRs) und Drohnen für Lager-, Industrie- und angrenzende Märkte konzentriert. Ein zentrales Unterscheidungsmerkmal dieser Systeme ist eine robuste, zuverlässige und skalierbare Wahrnehmung in unterschiedlichen Umgebungen und Anwendungsfällen. Wir suchen einen Engineering Manager für ML-gesteuerte Robotik-Wahrnehmung, der Teams leitet, die für lernbasierte Wahrnehmungssysteme verantwortlich sind, einschließlich der Datenaufnahme von Sensoren, der Modellentwicklung und der Produktionssoftware für Wahrnehmung.

In dieser Rolle definieren und führen Sie die technische Roadmap für die Wahrnehmung mit einem starken Fokus auf maschinelles Lernen zur Umweltverständnis, während Sie direkt leistungsstarke Ingenieurteams verwalten und entwickeln. Sie werden technische Führungsqualitäten mit Personalmanagement in Einklang bringen, um eine qualitativ hochwertige Lieferung von ML-Wahrnehmungssystemen, eine starke Ingenieurskultur und kontinuierliche Teamentwicklung sicherzustellen.

Sie arbeiten eng mit den Teams für Autonomie, Lokalisierung, Sicherheit, Hardware, Daten und Produkte zusammen, um sicherzustellen, dass die Wahrnehmungsfähigkeiten die systemweiten Leistungs-, Sicherheits- und kommerziellen Anforderungen erfüllen und dass Machbarkeitsstudien in skalierbare, datengestützte, produktionsbereite Wahrnehmungsstacks über mehrere Roboterplattformen und Kundenimplementierungen reifen.

• Besitzen und treiben Sie die ML-zentrierte Wahrnehmungsstrategie für AMR- und Drohnenplattformen voran, einschließlich Sensorik, Datenpipelines, erlernten Wahrnehmungsmodellen und Laufzeitinferenzsoftware.
• Leiten Sie Teams, die verantwortlich sind für:
• Datenaufnahme und Vorverarbeitung von Sensoren für lernbasierte Systeme (Kameras, Lidar, Radar, Tiefe, IMUs)
• ML-basierte Wahrnehmungsmodelle, einschließlich Objekterkennung, Verfolgung, Segmentierung, Freiraum, Belegung und Szenenverständnis
• Erlernte oder hybride Multi-Sensor-Fusionsansätze
• Laufzeitwahrnehmungsinferenz, Überwachung und Diagnostik
• Definieren Sie KPIs und Erfolgsmessgrößen für die Wahrnehmung über die reine Genauigkeit hinaus, einschließlich Latenz, Robustheit, Vertrauenskalibrierung, Generalisierung und Verfügbarkeit.
• Leiten Sie technische Abwägungen zwischen Modellkomplexität, Latenz, Datenanforderungen, Rechenkosten und Robustheit in unterschiedlichen Betriebsbedingungen.

• Verwalten und entwickeln Sie mehrere teamspezifische Ingenieurteams.
• Setzen Sie klare Erwartungen, Ziele und Prioritäten, die mit den Produkt-Roadmaps übereinstimmen.
• Mentorieren Sie Ingenieure in:
• ML-Systemdesign für Robotik (Training-Inferenz-Parität, Domänenverschiebung, Langschwanzverhalten)
• Datengetriebenes Entwickeln, Evaluieren und Iterieren
• Skalierbaren, produktionsorientierten Softwarepraktiken in der Robotik.
• Fördern Sie eine starke Ingenieurskultur, die Qualität, Eigenverantwortung und kontinuierliche Verbesserung betont.
• Unterstützen Sie die Einstellung, Einarbeitung, Leistungsbeurteilungen und Karriereentwicklung.

• Arbeiten Sie eng mit Hardware- und SoC-Teams zusammen, um:
• Sensoren basierend auf Datenqualität und Lernfähigkeit auszuwählen, nicht nur auf Rohspezifikationen
• Rechen- und Beschleunigungsstrategien für ML-Inferenz zu definieren (GPUs, NPUs, DSPs)
• Sicherzustellen, dass Zeit-Synchronisation, Datenübertragung und Bandbreitenmanagement für ML-Arbeitslasten geeignet sind.
• Zusammenarbeiten mit Plattform-, Autonomie- und Sicherheitsteams zur Definition von:
• ML-Wahrnehmungs-Schnittstellen, Datenverträgen und Vertrauenssignalen
• Annahmen, Einschränkungen und ML-spezifischen Fehlermodi
• Integrationspunkten mit Lokalisierungs-, Planungs- und Sicherheitsfunktionen.
• Unterstützen Sie die Bereitstellung von ML-Wahrnehmungsstacks über mehrere Roboterformfaktoren hinweg, um die Wiederverwendbarkeit zu maximieren.

• Sicherstellen, dass ML-gesteuerte Wahrnehmungssysteme zuverlässig in realen industriellen Umgebungen funktionieren (Beleuchtungsvariabilität, Staub, Wetter, Okklusionen, dynamische Hindernisse).
• Zusammenarbeiten mit der Sicherheitsingenieurtechnik, um:
• ML-spezifische Wahrnehmungsgefahren und Fehlermodi zu identifizieren (Fehlklassifizierung, Übervertrauen, Domänenverschiebung)
• FMEAs, Fehlerinjektion und Verhaltensweisen im degradierten Modus zu unterstützen.
• Runtime-Wahrnehmungsgesundheitsüberwachung, Vertrauensbewertung und Rückfallstrategien zu definieren.
• Kontinuierliche Verbesserung durch Analyse von Felddaten, Modellneutrainierung und systematische Iteration vorantreiben.

• Definieren und besitzen Sie die Datenstrategie für die Wahrnehmung als erstklassige Verantwortung, einschließlich:
• Strategien zur Datensammlung für Flotten und Testroboter
• Labeling-Workflows, Automatisierung und Werkzeuge
• Datensatzkuratierung, Versionierung und Abdeckungsanalyse
• Leistungsbewertung und Regressionstracking über Modellversionen hinweg.
• Simulation und szenariobasierte Tests (Gazebo, Isaac Sim, Webots oder benutzerdefinierte Werkzeuge) nutzen für:
• Generierung synthetischer Daten und Domänenrandomisierung
• Stresstest von ML-Wahrnehmung unter seltenen und ungünstigen Bedingungen.
• Mit DevOps- und Werkzeugteams zusammenarbeiten, um MLOps-Praktiken in CI/CD zu integrieren, einschließlich Modelltraining, Validierung, Bereitstellung, Rückgängigmachung und Überwachung von Leistungsdrift.

• Übersetzen Sie Kunden- und Anwendungsanforderungen in ML-Wahrnehmungsfähigkeiten, Datenbedürfnisse und technische Prioritäten.
• Unterstützen Sie PoCs, Pilotprojekte und Demos mit Kunden und Partnern (AMR OEMs, Drohnen OEMs, Anbieter industrieller Automatisierung).
• Kommunizieren Sie klar die Fähigkeiten und Einschränkungen der ML-Wahrnehmung, einschließlich Abdeckungsannahmen und Vertrauensmerkmale.
• Tragen Sie zu Entscheidungen über Build-vs-Buy für ML-Modelle, Wahrnehmungs-SDKs, Sensoren und Lernframeworks bei.

• Abschluss (Bachelor oder Master) in Informatik, Robotik, Elektrotechnik/Informatik oder gleichwertige praktische Erfahrung.
• 8+ Jahre Erfahrung in Robotik oder eingebetteter Software, davon 3–5+ Jahre in technischer Führung oder Personalmanagement.
• Praktische Erfahrung in der Bereitstellung von ML-basierten Wahrnehmungssystemen auf realen Robotikplattformen (AMRs, AGVs, Drohnen, Industrieroboter).
• Starker Hintergrund in lernbasierter Wahrnehmung, einschließlich mehrerer der folgenden Bereiche:
• Tiefes Lernen für Vision und 3D-Wahrnehmung
• Multi-modale und Multi-Sensor-Lernansätze
• Objekterkennung, Verfolgung, Segmentierung und Szenenverständnis.
• Erfahrung in der Bereitstellung von ML-Wahrnehmungspipelines unter Verwendung von ROS / ROS2.
• Fundierte Kenntnisse von Linux-basierten Systemen und verteiltem Middleware.
• Nachgewiesene Fähigkeit, Teams zu führen, die produktionsreife ML-Systeme liefern, nicht nur Forschungsprototypen.
• Starke Kommunikations- und bereichsübergreifende Zusammenarbeit.
• Erfahrung in der Bereitstellung von ML-Wahrnehmung in industriellen, logistischen oder lagerbezogenen Robotikanwendungen.
• Erfahrung im Management von ML-Wahrnehmungssystemen für sicherheitsrelevante oder menschennahe Robotik.
• Starke Vertrautheit mit ML-Datenpipelines, Trainingsinfrastruktur und Modelllebenszyklusmanagement.
• Erfahrung in der Optimierung der Inferenz auf GPUs, NPUs oder anderen Beschleunigern unter Echtzeitanforderungen.
• Erfahrung mit großangelegten Wahrnehmungsdatensätzen, Labeling-Operationen und aktivem Lernen.
• Erfahrung in der Nutzung von Simulationen zur Generierung synthetischer Daten und zur Validierung von ML.
• Verständnis der Herausforderungen der realen ML-Wahrnehmung wie Domänenverschiebung, Datenungleichgewicht und Langschwanz-Fehlermodi.
• Erfahrung in Start-up- oder Inkubationsumgebungen mit hoher Eigenverantwortung und Unklarheit.

• Neugiergesteuerte Problemlöser, die tiefgründig untersuchen und systemisch denken.
• Selbstbewusste Führungspersönlichkeiten, die Teams ermächtigen, Richtung vorgeben und Vertrauen gewinnen.
• Praktische Lernende mit einer experimentellen, kreativen Denkweise.
• Resiliente Denker, die Herausforderungen als Chancen zum Lernen und Verbessern sehen.

• Zusätzlich zu einem attraktiven Vergütungspaket bietet Aptiv 30 Tage Urlaub und Überstundenvergütung.
• Eine sichere, unbefristete Anstellung erwartet Sie mit der Möglichkeit, sich intern weiterzuentwickeln; auch in einem internationalen Umfeld.
• Zugang zu internen und externen Schulungen, Coaching und Zertifizierungen ermöglicht Ihnen, Ihre Ausbildung fortzusetzen.
• Wir erkennen insbesondere Innovation und Exzellenz an.
• Ein sehr internationales, kollegiales Umfeld und die Zusammenarbeit mit technischen Experten auf Augenhöhe erwarten Sie.
• Sie haben die Möglichkeit, sich an CSR-Aktivitäten zu beteiligen.
• Bei Aptiv haben Sie die Möglichkeit, die Zukunft der Mobilität aktiv mitzugestalten, in Partnerschaft mit fast allen globalen OEMs unter Verwendung modernster Technologie (z.B. E-Mobilität und autonomes Fahren).

• Sie können bei Aptiv wachsen. Aptiv bietet ein integratives Arbeitsumfeld, in dem alle Personen wachsen und sich entwickeln können, unabhängig von Geschlecht, Ethnie oder Überzeugungen.
• Sie können einen Einfluss haben. Sicherheit ist ein zentraler Wert von Aptiv; wir wollen eine sicherere Welt für uns und unsere Kinder, eine mit: Null Todesfällen, Null Verletzungen, Null Unfällen.

Bewerben Sie sich noch heute, und lassen Sie uns gemeinsam morgen verändern!