Auf einen Blick
- Aufgaben: Architekten und implementieren Sie MLOps- und Dateninfrastrukturen für humanoide Robotiklösungen.
- Arbeitgeber: Hexagon Robotics, ein führendes Unternehmen in der Präzisionsmessung.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Mobilitätsguthaben, Bonusprogramm und individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalten Sie die Zukunft der Robotik mit modernster Technologie und innovativen Lösungen.
- Gewünschte Qualifikationen: MSc/PhD in Informatik mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen und Erfahrung in MLOps.
- Andere Informationen: Internationale Kultur mit flachen Hierarchien und Team-Events.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Hexagon Robotics ist eine Division von Hexagon – einem globalen Marktführer in der Präzisionsmessung. Die Division entwickelt humanoide Roboter für industrielle Sektoren, um Arbeitskräftemangel zu beheben und den Übergang von Automatisierung zu Autonomie zu beschleunigen. Unser erster Humanoid, AEON, wurde im Juni 2025 eingeführt und befindet sich bereits in Pilotprojekten mit fünf Kunden.
Wir suchen einen Robotics MLOps & Data Engineer, um produktionsreife MLOps- und Dateninfrastrukturen sowie Kernfähigkeiten zu entwerfen und umzusetzen, die es den F&E-Teams von Hexagon ermöglichen, bahnbrechende maschinelle Lernlösungen für humanoide Robotik zu entwickeln und bereitzustellen.
Ihre Mission
- Architektur und Implementierung von produktionsreifen MLOps / Dateninfrastrukturen und Kernfähigkeiten, die es den F&E-Teams von Hexagon ermöglichen, bahnbrechende maschinelle Lernlösungen für Robotik zu entwickeln und bereitzustellen.
- Fortschritt der Strategie und Standards für Datenaufnahme, -speicherung, -management und -teilung zur Ermöglichung der Erstellung und Nutzung hochwertiger Robotik-Datensätze.
- Entwurf und Entwicklung skalierbarer Datenpipelines zur Aufnahme, Verarbeitung und Speicherung sowohl realer als auch simulierter Robotik-Datensätze sowie zur Erleichterung des Datenaustauschs und der Nutzung.
- Entwurf und Entwicklung skalierbarer und reproduzierbarer ML-Pipelines zum Trainieren, Bewerten und Bereitstellen von ML-Modellen für Robotik.
- Erstellung von Pipeline-Vorlagen und Zusammenarbeit mit F&E-Teams zur Förderung der Annahme und Nutzung von MLOps / Dateninfrastruktur und -werkzeugen, klare Dokumentation schreiben, praktische Anleitung geben und Wissen teilen.
- Einrichtung und Förderung von Best Practices für Engineering und CI/CD für Daten- und ML-Pipelines, Sicherstellung von Versionierung, Modularität, Testbarkeit und hochwertigen Releases.
- Enge Zusammenarbeit mit F&E-Teams, um deren Anforderungen zu verstehen und Bedürfnisse in hochwertige und effektive Infrastruktur und Werkzeuge zu übersetzen.
Ihr Skillset
- MSc/PhD in Informatik oder gleichwertig mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen.
- Tiefes Verständnis von MLOps- und Dateninfrastrukturkonzepten und -werkzeugen, einschließlich des Daten- und ML-Lebenszyklus, unter Berücksichtigung funktionaler und nicht-funktionaler Anforderungen.
- Nachweisliche Erfolge bei der Implementierung und dem Betrieb von produktionsreifen MLOps- und Dateninfrastrukturen mit Fähigkeiten zur Datenspeicherung und -verarbeitung, ML-Experimentierung, Daten- und ML-Pipelines, Verfolgung, Registrierung und Bereitstellung von ML-Modellen.
- Solide Erfahrung in der Implementierung modularer, testbarer und skalierbarer Daten- und ML-Pipelines.
- Praktische Erfahrung mit Cloud-, Hybrid- und On-Premises-Umgebungen. Erfahrung mit Azure-Daten- und ML-Diensten, wie Azure Data Lake, Azure ML ist von Vorteil.
- Beherrschung von ML-Frameworks, z.B. PyTorch, TensorFlow oder JAX, und Werkzeugen, z.B. MLflow.
- Solide Software-Engineering-Fähigkeiten in Python, Fähigkeit, sauberen, testbaren und wartbaren produktionsbereiten Code zu schreiben, Erfahrung mit CI/CD, IaC (Terraform), Containerisierung (Docker) und Container-Orchestrierung (Kubernetes).
- Erfahrung mit ML-Modellen für Robotik und der Bereitstellung von ML-basierten Modellen auf Robotikhardware ist von Vorteil. Kenntnisse über Robotik-Frameworks und -Werkzeuge (insbesondere ROS2, Omniverse) und die Fähigkeit, eng mit Robotik-Teams zusammenzuarbeiten, sind von Vorteil.
- Fähigkeit zur Bewertung und Auswahl von Drittanbieter-Frameworks und -Werkzeugen unter Berücksichtigung langfristiger Betriebs- und Wartungsüberlegungen.
- Starkes agiles Mindset, Fähigkeit, autonom zu arbeiten, starke Kommunikationsfähigkeiten, Fähigkeit, kundenorientiert mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern zu arbeiten, Fähigkeit, Teams zu befähigen.
- Gute Englischkenntnisse erforderlich, Grundkenntnisse in Deutsch von Vorteil.
Was Sie erwarten können
- Flexible Arbeitszeiten und ein hybrides Modell für eine echte Work-Life-Balance.
- CHF 500 Mobilitätsguthaben für nachhaltige Pendelwege.
- Bonussystem & starke Pensionsbeiträge.
- Maßgeschneiderte Schulungs- und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Umzugshilfe für einen reibungslosen Start.
- Rabatte auf Gesundheit, Mobilität & Unterhaltung.
- Teamevents und eine flache Hierarchie, in der Ihre Stimme zählt.
- Eine warme, internationale Kultur, die auf Respekt und Zusammenarbeit basiert.
Robotics MLOps & Data Engineer (f/m/d) Arbeitgeber: Hexagon Robotics
Kontaktperson:
Hexagon Robotics HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Robotics MLOps & Data Engineer (f/m/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – das kann dir helfen, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine eigenen Fragen an das Unternehmen vorbereitest. Zeig, dass du wirklich interessiert bist und verstehe, was Hexagon Robotics einzigartig macht.
✨Tipp Nummer 3
Präsentiere deine Projekte und Erfahrungen in einem Portfolio oder auf GitHub. Zeige, was du kannst und wie du MLOps und Dateninfrastruktur in der Praxis umgesetzt hast – das spricht für sich!
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und gibt uns die Möglichkeit, dich besser kennenzulernen. Lass uns wissen, warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Robotics MLOps & Data Engineer (f/m/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Verwende eine authentische Sprache und lass deine Leidenschaft für MLOps und Datenengineering durchscheinen.
Mach es klar und präzise: Halte deine Bewerbung übersichtlich und strukturiert. Verwende klare Absätze und Bullet Points, um deine Erfahrungen und Fähigkeiten hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, was du drauf hast!
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung: Schau dir die Anforderungen genau an und passe deine Bewerbung entsprechend an. Zeige, wie deine Skills und Erfahrungen direkt zu den Aufgaben passen, die wir suchen.
Bewirb dich über unsere Website: Der einfachste Weg, um sicherzustellen, dass deine Bewerbung ankommt, ist, sie direkt über unsere Website einzureichen. So kannst du sicher sein, dass wir alles erhalten und schnell darauf reagieren können!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Hexagon Robotics vorbereitest
✨Verstehe die MLOps- und Dateninfrastruktur
Mach dich mit den spezifischen MLOps- und Dateninfrastrukturkonzepten vertraut, die Hexagon Robotics verwendet. Zeige im Interview, dass du die Anforderungen an Datenmanagement und ML-Pipelines verstehst und wie du diese in der Praxis umsetzen kannst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Implementierung von MLOps und Datenpipelines demonstrieren. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du Lösungen entwickelt hast, die den R&D-Teams geholfen haben.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Hexagon legt Wert auf Zusammenarbeit. Bereite dich darauf vor, zu erklären, wie du mit verschiedenen Teams zusammengearbeitet hast, um technische Anforderungen zu verstehen und Lösungen zu entwickeln. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten und wie du technische Konzepte für nicht-technische Stakeholder verständlich machst.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews solltest du Fragen stellen, um dein Interesse zu zeigen. Frage nach den nächsten Schritten im Rekrutierungsprozess oder wie das Team die Zusammenarbeit mit R&D sieht. Das zeigt, dass du proaktiv bist und wirklich an der Position interessiert bist.