Digital Signal Processing Engineer in Zürich

Stellenbeschreibung

Stellen Sie sich Folgendes vor: Sie arbeiten an einem präzisen inertialen Sensor, der auf einem mechanisch resonanten Messelement basiert, bei dem die Messqualität davon abhängt, dass dieses Element genau mit der richtigen Frequenz und Amplitude oszilliert und ein sauberes, zuverlässiges Signal daraus extrahiert wird. Als Digital Signal Processing Engineer sind Sie verantwortlich für die Algorithmen, die dies ermöglichen. Sie definieren, wie sich die Regelkreise verhalten, entwickeln die Schätz- und Kompensationsmethoden hinter dem Sensorausgang und etablieren die mathematischen Modelle, die verwendet werden, um die Leistung zu verstehen und zu validieren.

Bei Destinus revolutionieren wir die Verteidigungsindustrie mit modernsten unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs). Unsere innovativen Technologien sind darauf ausgelegt, die einzigartigen Anforderungen moderner Verteoperations zu erfüllen und bieten unvergleichliche Geschwindigkeit, Präzision und Kosteneffizienz. Destinus arbeitet mit Regierungsbehörden und Verteidigungsorganisationen weltweit zusammen, um fortschrittliche Lösungen für mission-kritische Operationen bereitzustellen und eine neue Ära der Effizienz und technologischen Überlegenheit einzuleiten. Schließen Sie sich uns an, um die Zukunft der Verteidigung mit bahnbrechenden Luft- und Raumfahrtinnovationen zu gestalten.

Was Sie tun werden:

• Entwerfen und simulieren Sie die Regelkreise, die das Messelement stabil und gesperrt halten, einschließlich Frequenzverfolgung durch PLL, Amplitudenregelung durch AGC und Quadraturnullung.
• Definieren Sie Schleifenarchitekturen, Bandbreiten, Verstärkungen, Stabilitätsmargen und andere Regelparameter basierend auf der Physik des Sensors und den systemweiten Leistungsanforderungen.
• Entwickeln Sie die langsameren äußeren Schleifenalgorithmen, die für die Bias-Schätzung, thermische Kompensation und Zustandsabschätzung verantwortlich sind, idealerweise in wartbarem C/C++ für eingebettete Ziele implementiert.
• Entwerfen und implementieren Sie Kalman-Filteransätze, die den Ausgang des gesperrten Messelements in eine genaue und verwendbare Ratenmessung umwandeln.
• Besitzen Sie die Co-Simulationsumgebung, die verwendet wird, um die Hardwareimplementierung mit dem physikbasierten Referenzmodell zu vergleichen und die Quelle von Abweichungen zu identifizieren.
• Erstellen Sie mathematische und Simulationsmodelle in Python oder MATLAB, um das Verhalten des Sensors zu erkunden, Algorithmen zu testen und Designentscheidungen vor der Implementierung zu validieren.
• Etablieren und interpretieren Sie Methoden zur Charakterisierung des Sensors, einschließlich Allan-Varianz, Bias-Instabilität, angularer Zufallsweg, Skalierungsfaktorlinearität und verwandter Leistungskennzahlen.
• Arbeiten Sie eng mit Elektronik-, FPGA-, Embedded-Software-, Physik- und Systemingenieuren zusammen, um mathematische Modelle in robuste reale Implementierungen zu übersetzen.
• Untersuchen Sie unerwartetes Sensorverhalten aus erster Prinzipien, indem Sie physikalische Effekte, Messungen, Modelle und Algorithmen verbinden, um die zugrunde liegende Ursache zu finden.

Was Sie benötigen:

• B.Sc., M.Sc. oder PhD in Informatik, Angewandte Mathematik, Angewandte Physik, Regelungstheorie, Elektrotechnik oder einem eng verwandten technischen Bereich.
• Starke Grundlagen in Regelungstheorie und digitaler Signalverarbeitung, einschließlich geschlossener Regelkreisdesign, Stabilität und Phasenrand, diskreter Filterdesign, Demodulation, I/Q-Verarbeitung und phasenverriegelten Schleifen.
• Praktische Erfahrung mit Zustandsabschätzung und Kalman-Filterung, einschließlich linearer, erweiterter oder adaptiver Ansätze, die auf reale physikalische Systeme angewendet werden.
• Starke Python- oder MATLAB-Kenntnisse für mathematische Modellierung, Simulation, Datenanalyse und Algorithmusentwicklung.
• Fähigkeit, komplexes physikalisches Verhalten in klare mathematische Modelle und skalierbare algorithmische Lösungen zu übersetzen.
• Vertrauen im Umgang mit ersten Prinzipien, einschließlich des Lesens technischer Literatur, des Extrahierens des zugrunde liegenden Modells, des Herausforderns von Annahmen und des Umwandelns von Theorie in eine funktionierende Simulation.
• Fähigkeit, effektiv über Disziplinen hinweg zu arbeiten und komplexe mathematische Konzepte an Ingenieure zu kommunizieren, die an Hardware, FPGA, Embedded-Software und systemweiter Entwicklung arbeiten.
• Erfahrung im Schreiben wartbarer C/C++ für eingebettete Ziele ist stark bevorzugt.
• Frühere Erfahrungen mit resonanten Sensoren, MEMS-Inertialsensoren, vibrierenden Gyroskopen oder ähnlichen Sensortechnologien sind von großem Vorteil.
• Vertrautheit mit inertialer Navigation, Sensorfusion oder GNSS-verweigerter Navigation ist von Vorteil.
• Erfahrung in der Luft- und Raumfahrt, Verteidigung, Robotik oder einer anderen hochleistungsfähigen Ingenieurumgebung ist ein Plus.
• Bare-Metal- oder RTOS-Embedded-Entwicklungserfahrung ist ein Plus.

Wer Sie sind:

Sie genießen Probleme, bei denen Physik, Mathematik und echte Hardware aufeinandertreffen. Sie sind analytisch, ohne in der Theorie stecken zu bleiben, und fühlen sich wohl dabei, von einem Forschungspapier oder physikalischen Modell zu Simulation, Implementierung und experimenteller Validierung zu gelangen. Wenn Messungen nicht den Erwartungen entsprechen, möchten Sie verstehen, warum. Sie übernehmen die Verantwortung für die technische Antwort, hinterfragen Annahmen mit Daten und arbeiten natürlich mit Spezialisten aus Hardware und Software zusammen, um komplexes Sensorverhalten in zuverlässige, leistungsstarke Algorithmen umzuwandeln.