Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle robuste Bewegungsplanungsalgorithmen für autonome Roboter in herausfordernden Umgebungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das KI-Systeme für autonome Robotik entwickelt.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, umfassende Leistungen und großzügige Freizeit.
- Weitere Informationen: Vielfältige Karrierechancen in einem dynamischen und inklusiven Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Robotik und arbeite an spannenden, realen Herausforderungen.
- Qualifikationen: PhD oder MS in Robotik oder verwandten Bereichen mit relevanter Erfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 70000 - 300000 € pro Jahr.
Field AI transformiert, wie Roboter mit der realen Welt interagieren, indem wir risikobewusste, zuverlässige und einsatzbereite KI-Systeme entwickeln. Wir bauen autonome Robotersysteme, die über Simulationen hinaus operieren und in unvorhersehbaren Umgebungen gedeihen.
Verantwortlichkeiten
- Entwicklung robuster Bewegungsplanungsalgorithmen: Entwerfen, entwickeln und verfeinern Sie Bewegungs- und Navigationsplanungsalgorithmen für herausfordernde reale Szenarien wie enge Durchgänge, dynamische Hindernisse und komplexe Umgebungen. Entwerfen Sie optimierungsgetriebene Ansätze für die Pfad- und Trajektorienerzeugung, die eine reibungslose, zuverlässige und effiziente Roboternavigation über verschiedene Modalitäten gewährleisten. Stellen Sie die Skalierbarkeit, Wiederverwendbarkeit und Anpassungsfähigkeit der Planungsansätze über verschiedene Bereitstellungskontexte sicher.
- Fortschritt der Integration von Steuerung und Planung: Entwickeln und optimieren Sie Steuerungsalgorithmen, die eine präzise Trajektorienverfolgung und einen stabilen Betrieb über verschiedene Robotersysteme hinweg gewährleisten. Arbeiten Sie über Autonomieebenen hinweg zusammen, um eine nahtlose Koordination zwischen Wahrnehmung, Planung und Steuerung für robuste Leistungen in der realen Welt sicherzustellen.
- Validierung und Testen über den gesamten Stack: Erstellen und pflegen Sie Testpipelines von der Validierung auf Einheitsebene bis zur vollständigen Robotereinsatz. Nutzen Sie Simulations- und Testumgebungen zur Algorithmenbewertung, Benchmarking und Regressionvalidierung. Analysieren Sie Telemetriedaten aus der realen Welt, um Probleme zu diagnostizieren, Verbesserungen zu identifizieren und die Robustheit der Algorithmen zu erhöhen.
- Diagnose und Verbesserung der Feldleistung: Untersuchen und lösen Sie Probleme, die aus Einsätzen im Feld entstehen, durch strukturierte Datenanalyse und Debugging. Liefern Sie gezielte Verbesserungen, die spezifische Herausforderungen angehen und gleichzeitig die Zuverlässigkeit und Leistung im Allgemeinen aufrechterhalten.
Qualifikationen
- PhD-Abschluss in Robotik, Informatik, Elektrotechnik oder einem verwandten Bereich mit mehr als 2 Jahren Industrie- oder angewandter Forschungserfahrung, ODER MS-Abschluss in einem verwandten Bereich mit mehr als 4 Jahren relevanter Erfahrung, ODER BS-Abschluss in einem verwandten Bereich mit mehr als 8 Jahren relevanter Erfahrung.
- Starkes Verständnis von Bewegungsplanung, Trajektorienerzeugung und Steuerungssystemen.
- Erfahrung in der Entwicklung von Algorithmen für eines oder mehrere Robotersysteme (räderbetrieben, beinbetrieben, räder-bein, humanoid).
- Vertrautheit mit Bewegungsplanungsbibliotheken wie OMPL, MoveIt, Nav2-Stack usw.
- Solide Programmierkenntnisse in C++ und Python auf Linux-basierten Systemen.
- Vertrautheit mit Robotermiddleware wie ROS/ROS 2.
- Erfahrung mit Robotersensoren, einschließlich LiDARs, Stereo-/Tiefenkameras, IMUs, GPS, Radencodern.
Die Extras, die Sie hervorheben:
- Erfahrung mit der realen Bereitstellung autonomer Systeme.
- Hintergrund in Optimierung, Steuerung oder numerischen Methoden für die Trajektorienplanung.
- Vertrautheit mit lernbasierten oder hybriden Planungsansätzen.
- Beiträge zu Open-Source-Planungs- oder Steuerungsframeworks.
- Vertrautheit mit sicherheitskritischer Autonomie und Anwendungsfällen in der industriellen Robotik.
Vergütung
Die Gehaltsspanne für diese Rolle liegt zwischen 70.000 und 300.000 US-Dollar, wobei das tatsächliche Angebot auf relevanter Erfahrung, Kompetenzen, Zertifizierungen und Passung basiert. Das Vergütungspaket umfasst umfassende Leistungen, Eigenkapital und großzügige Freizeit.
Chancengleichheit
Wir feiern Vielfalt und setzen uns dafür ein, ein integratives Umfeld für alle Mitarbeiter zu schaffen. Kandidaten und Mitarbeiter werden immer auf der Grundlage von Verdienst, Qualifikationen und Leistung bewertet. Wir diskriminieren niemals aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Geschlecht, nationaler Herkunft, ethnischer Zugehörigkeit, Veteranenstatus, Behinderungsstatus, Alter, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Familienstand, geistiger oder körperlicher Behinderung oder einem anderen gesetzlich geschützten Status.
Senior/Staff Robotics Autonomy Engineer-Planning and Control (Federal) Arbeitgeber: FieldAI
Field AI ist ein herausragender Arbeitgeber, der innovative Lösungen im Bereich der Robotik entwickelt und dabei eine inklusive und vielfältige Arbeitsumgebung fördert. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung bietet das Unternehmen umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten und ein attraktives Vergütungspaket, das neben einem wettbewerbsfähigen Gehalt auch Aktienoptionen und großzügige Freizeitregelungen umfasst. Die Möglichkeit, an realen Herausforderungen in dynamischen Umgebungen zu arbeiten, macht die Position besonders spannend und bedeutungsvoll.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior/Staff Robotics Autonomy Engineer-Planning and Control (Federal) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach informellen Gesprächen oder Mentoring – oft sind die besten Jobchancen nicht ausgeschrieben!
✨Sei proaktiv bei der Kontaktaufnahme
Wenn du eine Firma im Auge hast, zögere nicht, direkt Kontakt aufzunehmen. Schick eine kurze Nachricht an jemanden im Team, das dich interessiert, und zeig dein Interesse an ihren Projekten.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Mach dich mit den gängigen Fragen und Herausforderungen in deinem Bereich vertraut. Übe das Lösen von Problemen und Algorithmen, die für die Rolle relevant sind – das zeigt dein Engagement und deine Fähigkeiten!
✨Bewirb dich über unsere Website
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! Das zeigt, dass du wirklich an uns interessiert bist und gibt dir die beste Chance, gesehen zu werden.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior/Staff Robotics Autonomy Engineer-Planning and Control (Federal) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich!:Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns von deinen Erfahrungen und warum du genau zu uns passt. Wir lieben es, wenn Bewerbungen Persönlichkeit zeigen!
Betone deine relevanten Fähigkeiten:Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in Motion Planning, Trajektorien-Generierung und Steuerungssystemen klar hervorhebst. Zeig uns, wie deine Erfahrungen mit Robotersystemen und Programmiersprachen wie C++ und Python dich zu einem idealen Kandidaten machen.
Sei konkret bei deinen Projekten:Erzähle uns von konkreten Projekten, an denen du gearbeitet hast. Welche Herausforderungen hast du gemeistert? Wie hast du deine Algorithmen getestet und validiert? Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und effizient bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei FieldAI vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in der Robotik und den spezifischen Technologien, die das Unternehmen verwendet, vertraut. Wenn du über Motion Planning Algorithmen und Steuerungssysteme sprichst, zeige, dass du die Herausforderungen und Lösungen in realen Szenarien verstehst.
✨Praktische Beispiele vorbereiten
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung vor, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung von Algorithmen und der Integration von Planung und Kontrolle demonstrieren. Zeige, wie du Probleme in der Vergangenheit gelöst hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Fragen zur Teamarbeit stellen
Da die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Autonomie-Ebenen entscheidend ist, stelle Fragen zu den Teamdynamiken und den interdisziplinären Projekten. Das zeigt dein Interesse an einer effektiven Zusammenarbeit und hilft dir, die Unternehmenskultur besser zu verstehen.
✨Simulation und Tests betonen
Sprich darüber, wie wichtig dir die Validierung und das Testen von Algorithmen sind. Teile deine Erfahrungen mit Testpipelines und der Analyse von Telemetriedaten, um zu zeigen, dass du die Bedeutung von robusten und zuverlässigen Systemen verstehst.
