Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Software für humanoide Roboter und integriere ML-Systeme in die Robotik.
- Arbeitgeber: Hexagon Robotics, ein führendes Unternehmen in der Präzisionsmessung.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Mobilitätsguthaben, Bonus und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Internationale Kultur mit flachen Hierarchien und Team-Events.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Robotik und arbeite an innovativen Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: MSc in Informatik, Erfahrung in Python und C++, sowie 5 Jahre relevante Berufserfahrung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 85000 € 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.
Build the software bridge that connects our ML "brain" with our robotic stack. You will design and implement the production-grade systems that take ML modules produced by our research team and integrate them cleanly and reliably into the broader robotic stack — ensuring our ML systems remain modular, maintainable, and performant on embedded edge hardware. As the architectural steward of our ML integration layer, you will act as the quality gate between experimental research code and production deployments, mentoring researchers and leading refactoring efforts to keep our codebase clean at scale.
Ihre Mission
- Design and build clean, stable APIs that allow ML subsystems to be seamlessly consumed by the broader robotic stack
- Own the integration of ML modules from research into the robotic system, covering launching, parametrization, and configuration management
- Act as the architectural quality gate — advising the team on code health and leading major refactoring steps before code reaches the production line
- Optimize ML inference workloads for edge deployment targets using ONNX and TensorRT
- Bridge the gap between research and production: translate fast-moving PyTorch and Transformer-based models into reliable, edge-ready software
- Mentor researchers on production-aware engineering practices — helping them write code that is clean, reusable, and ready to scale, without stifling their pace or creativity
- Establish strong engineering standards including modular design, automated testing, and performance profiling
Ihr Skillset
- MSc in Computer Science, Computer engineering, or a related field
- Mastery of Python and C++, with the ability to move fluidly between high-level ML logic and performance-critical systems code
- At least 5 years of relevant industry experience, including a track record of bringing ML or AI systems from research into reliable production deployments
- A software craftsmanship mindset: deep understanding of design patterns, modular architecture, and how to prevent technical debt in fast-moving teams
- Proven ability to design intuitive, well-documented, and modular APIs
- Sufficient understanding of modern ML frameworks and architectures — PyTorch, Transformers, and large-scale datasets — to refactor and optimize them intelligently
- Familiarity with inference optimization tools such as TensorRT and ONNX
- You enjoy the puzzle of refactoring complex, experimental logic into simple and readable code — and you prefer a well-architected system over a quick fix
- Strong engineering judgment — able to balance deep technical work with pragmatic execution to deliver high-impact results
- Robotics middleware: experience with ROS / ROS2, particularly complex launch configurations and parameter management
- Edge deployment: hands‑on experience with embedded GPU platforms such as NVIDIA Jetson
- MLOps & cloud: familiarity with Azure and MLflow for model versioning and lifecycle management
- Data: experience with SQL or NoSQL databases for robotic telemetry or configuration data
Was Sie erhalten
- Flexible Arbeitszeiten und ein hybrides Modell für eine echte Work-Life-Balance
- CHF 500 Mobilitätsguthaben für nachhaltiges Pendeln
- Bonus-System & starke Pensionsbeiträge
- Maßgeschneiderte Schulungs- & 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
Senior Software Engineer (f/m/d) – ML Systems & Robotics Integration Arbeitgeber: Hexagon Robotics
Kontaktperson:
Hexagon Robotics HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Software Engineer (f/m/d) – ML Systems & Robotics Integration
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht vergessen, dass persönliche Empfehlungen oft der Schlüssel sind, um die Aufmerksamkeit von Recruitern zu gewinnen!
✨Sei bereit für technische Interviews!
Mach dich mit typischen Fragen und Herausforderungen vertraut, die in technischen Interviews gestellt werden. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise zu erklären – das zeigt dein Verständnis und deine Problemlösungsfähigkeiten.
✨Präsentiere deine Projekte!
Habe eine Auswahl deiner besten Projekte parat, um sie während des Gesprächs vorzustellen. Zeige, wie du ML-Modelle in reale Anwendungen integriert hast und welche Herausforderungen du dabei gemeistert hast – das wird Eindruck machen!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht und du gleich einen guten Eindruck hinterlässt!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Software Engineer (f/m/d) – ML Systems & Robotics Integration
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für die Stelle als Senior Software Engineer interessierst. Lass deine Leidenschaft für ML und Robotik durchscheinen!
Betone deine Erfahrungen: Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und wie du ML-Systeme erfolgreich in die Produktion gebracht hast. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und zu sehen, wie du ins Team passt.
Sei klar und strukturiert: Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Anschreiben gut strukturiert sind. Verwende klare Überschriften und Absätze, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Ein übersichtliches Dokument macht einen guten Eindruck!
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns ankommt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Hexagon Robotics vorbereitest
✨Mach dich mit der Technologie vertraut
Bevor du zum Interview gehst, solltest du dir die Zeit nehmen, die Technologien und Tools, die Hexagon Robotics verwendet, gründlich zu verstehen. Informiere dich über ML-Frameworks wie PyTorch und TensorRT sowie über ROS/ROS2. Das zeigt dein Interesse und deine Bereitschaft, dich in die Materie einzuarbeiten.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest, bei denen du ML-Systeme erfolgreich in Produktionsumgebungen integriert hast. Sei bereit, diese Beispiele im Interview zu erläutern und dabei auf Herausforderungen und Lösungen einzugehen.
✨Zeige deine Mentoring-Fähigkeiten
Da die Rolle auch das Mentoring von Forschern umfasst, solltest du Beispiele dafür parat haben, wie du anderen geholfen hast, ihre Programmierfähigkeiten zu verbessern. Diskutiere, wie du sauberen, wartbaren Code förderst und gleichzeitig Kreativität und Geschwindigkeit unterstützt.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews ist es immer gut, Fragen zu stellen. Frage nach den nächsten Schritten im Integrationsprozess von ML-Modulen oder wie das Team die Qualität des Codes sicherstellt. Das zeigt dein Engagement und dein Interesse an der Position und dem Unternehmen.