Perception & Sensing Engineer — Tactile, Encoders & Camera Integration (human)

Neura Robotics • München

Vollzeit

Gestalten Sie die Zukunft der Mensch-Roboter-Kollaboration. Im Softwarebereich gestalten Sie robotergestützte Lösungen, die die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine neu definieren. Sie arbeiten mit modernster Technologie und setzen branchenverändernde Standards. Sie helfen nicht nur bei der Entwicklung unserer Lösungen, sondern setzen auch neue Trends und treiben Innovationen voran. In einem agilen und interdisziplinären Team engagieren Sie sich in spannenden Projekten. Mit klaren Scrum-Prozessen wie täglichen Stand-ups, Sprint-Planung und Reviews bleiben Sie flexibel und effizient. Die enge Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen ermöglicht es Ihnen, Softwarelösungen zu schaffen, die sowohl technisch fortschrittlich als auch praktisch effektiv sind. Hier finden Sie ein Umfeld, in dem Kreativität und technologische Exzellenz Hand in Hand gehen. Wenn Sie bereit sind, Ideen in die Realität umzusetzen und Technologie auf die nächste Stufe zu heben, bietet das Softwareentwicklungsteam bei NEURA die perfekte Herausforderung für Sie.

Ihre Mission & Herausforderungen:

• Als Perception & Sensing Engineer für BU-Hands besteht Ihre Mission darin, den vollständigen Sensor- und Wahrnehmungsstapel der humanoiden Hand aufzubauen: Integration von über 44 Sensorknoten über taktile, inertiale, magnetische und akustische Modalitäten; Entwicklung der Signalverarbeitungs- und Klassifikationspipelines, die Rohsensordaten in umsetzbare Zustände umwandeln; und Leitung der Kameraintegration, die eine visuelle Wahrnehmung in der Hand ermöglicht.
• Sie arbeiten von der Bench-Charakterisierung über die Entwicklung von eingebetteten Signalverarbeitungspipelines bis hin zur ROS 2-Integration und der Zusammenarbeit mit dem KI-Team.
• Die Sensorsuite ist dicht und die Verarbeitung zielt auf eingeschränkte Ziele ab – der Hexagon NPU auf der Qualcomm IQ-Plattform ist Ihr primäres Ziel für Inferenzaufgaben zur Klassifikation in der Hand.
• Ihr Werk bestimmt direkt, was die Hand über das, was sie berührt, hält und tut, weiß.

Verantwortlichkeiten:

• Besitzen Sie die Integration und Signalverarbeitungspipeline für über 44 Sensorknoten in der Hand: MEMS-Mikrofone, 3D-Magnetometer, IMUs und barometrische Sensoren (Bosch Sensortec-Stack).
• Entwickeln Sie taktile Verarbeitungs-Pipelines auf eingebetteten Zielen (Hexagon NPU / Qualcomm IQ-Plattform): Scherenerkennung, Gleiterkennung und Kontaktklassifikation mit niedriger Latenz auf eingeschränkter Hardware.
• Integrieren Sie absolute Positionsencoder für seilgetriebene Fingerstufen; charakterisieren Sie Hysterese, Drift und Nichtlinearität; entwickeln und validieren Sie Kompensationsalgorithmen.
• Leiten Sie die Kameraintegration für die Wahrnehmung in der Hand; definieren Sie das Bildsetup, die Kalibrierpipeline und die Schnittstelle zu den Vision-Taktile-Fusionsmodellen des KI-Teams.
• Führen Sie die Sensorcharakterisierung, die Bench-Qualifizierung und die Entwicklung von Testprotokollen für jede Sensorart in der Hand durch – Sie besitzen die Nachweise, dass der Sensorstapel die Spezifikation erfüllt, bevor er das Labor verlässt.
• Arbeiten Sie mit dem KI-Team an der Vision-Taktile-Sensorfusion und liefern Sie gut kalibrierte, zeitlich synchronisierte Sensordatenströme als Eingabe für Wahrnehmungsmodelle.

Qualifikationen:

• Robotics Sensing und Signalverarbeitung: 4+ Jahre Erfahrung in der Robotik-Sensorik – Erfahrung mit taktilen, Kraft-Drehmoment- oder propriozeptiven Systemen ist bevorzugt; Tiefe zählt mehr als Breite.
• Starker Hintergrund in der Signalverarbeitung: Filterdesign, Geräuschcharakterisierung, Verständnis von rauscharmen analogen Frontends und die Fähigkeit, von Roh-ADC-Daten zu einem nützlichen Signal auf echter Hardware zu gelangen.
• Praktische Erfahrung in der Integration von MEMS-Sensoren: Verständnis von Sensorausfallmodellen, Temperaturempfindlichkeit, Kreuzachsenempfindlichkeit und wie diese mit mechanischen Montagemöglichkeiten interagieren.
• ROS 2-Integration von benutzerdefinierten Sensortreibern: Sie haben Hardware-Schnittstellennodes für Sensoren geschrieben, die keine bestehende ROS 2-Unterstützung hatten.

Zusätzliche Qualifikationen:

• Erfahrung mit ML-Inferenz am Edge für die Sensor-Klassifikation: Bereitstellung eines trainierten Modells auf einem NPU oder MCU-Ziel, Optimierung für Latenz und Speicher sowie Validierung der Klassifikationsleistung mit echten Sensordaten.
• Erfahrung mit Sensorfusion über heterogene Modalitäten (inertial, taktil, positionell oder optisch) im Kontext der robotischen Manipulation oder geschickter Systeme.
• Erfahrung in der Entwicklung von Bench-Charakterisierungsprotokollen und Qualifizierungs-Test-Suiten für Sensoren im Produktentwicklungs-Kontext – nicht nur Integration, sondern evidenzbasierte Qualifikation.
• Systematischer Ansatz zur Charakterisierung von Hysterese und Drift für die Positionsmessung in seilgetriebenen oder nachgiebigen mechanischen Systemen.

Wünschenswert:

• Erfahrung in der Kamerakalibrierung für die Wahrnehmung in der Hand oder Nahbereichsvision: intrinsische/extrinsische Kalibrierung, Verzerrungscharakterisierung der Linse und die spezifischen Herausforderungen der Bildgebung in engen Räumen nahe artikulierter Finger.
• Erfahrung mit Hexagon DSP/NPU oder Qualcomm IQ-Plattform für eingebettete Inferenz.
• Erfahrung in der Integration des Bosch Sensortec-Sensorstacks (BMI, BMM, BMP-Serie).
• Hintergrund im Design von taktilen Sensorarrays oder der Integration flexibler Elektronik für Roboterhände.
• Erfahrung in der Überbrückung von Wahrnehmungsausgaben zu Manipulationsplanung oder Schätzungen der Greifqualität.