Software Engineer, Robot Autonomy (Planning & Navigation) in Zürich

Unsere Mission

Bei Laelaps AI glauben wir, dass die Robotik in ein transformierendes Jahrzehnt eintritt, ähnlich wie die Ankunft des Internets. Fortschritte in KI, Cloud-Computing und Hardware verändern, was autonome Systeme leisten können. Unsere Mission ist es, die intelligente Software zu entwickeln, die physische Sicherheit in der realen Welt ermöglicht - indem Roboter und Sensoren gefährliche und kritische Aufgaben übernehmen, die Menschen nicht erledigen sollten. Durch die Entwicklung der Orchestrierungsschicht für intelligente Sicherheit streben wir an, eine Welt zu schaffen, die sicherer, geschützter und widerstandsfähiger ist.

Wir sind ein starkes Gründerteam mit Sitz in Zürich, unterstützt von visionären Investoren und Beratern. Wir gestalten die Zukunft der Sicherheit heute!

DER ROLLE

Als Software Engineer für Robot Autonomy werden Sie dafür sorgen, dass unsere Roboter zuverlässig über echte Kundenstandorte navigieren. Unser Stack funktioniert. Die Lücke zwischen funktionierend und zuverlässig ist die gesamte Aufgabe. Jeder neue Standort testet, wie ein Roboter seine Umgebung versteht und entscheidet, wohin er gehen soll: eine Rampe, die der Planer vermeidet, ein enger Durchgang, der eine schlechte Route offenbart, ein Tor, das die Karte ändert, eine Person, die in den Weg des Roboters tritt, oder Lokalisierungsdrift, die sich über eine lange Patrouille aufbaut. Sie betrachten diese Fälle als das eigentliche Navigationsproblem, das gelöst werden muss, nicht als Randfälle.

Sie gestalten die technischen Entscheidungen hinter einer zuverlässigen Navigation, von der Sensorauswahl, der Bodensegmentierung und der Traversierbarkeitsschätzung bis hin zur Vorhersage, wie sich Menschen und Fahrzeuge bewegen und wie sichere, effiziente Routen um sie herum geplant werden. Das System muss Tag und Nacht, bei herausfordernden Wetterbedingungen, über verschiedene Ausführungen und sich ändernde Standortbedingungen hinweg funktionieren. Wir messen den Erfolg daran, ob der Roboter seine Patrouille an einem Live-Standort abschließt, nicht daran, wie er in Simulationen abschneidet.

WORAN SIE ARBEITEN WERDEN

• Navigations- und Pfadplanungsdesign: wie Roboter durchfahrbare Räume darstellen, Routen auswählen, Hindernisse vermeiden und Ziele über komplexe Standorte erreichen.
• Sensorintegration, die durch Navigationsanforderungen getrieben wird, einschließlich der Anforderungen an Bodensegmentierung und Traversierbarkeitsschätzung bei Tag, Nacht und herausforderndem Wetter.
• Umweltverständnis: wie der Roboter Boden von Hindernissen unterscheidet und schätzt, welches Terrain sicher und praktisch zu befahren ist.
• Verhaltensvorhersage: Antizipation, wie sich Menschen, Fahrzeuge und andere dynamische Hindernisse bewegen, und Planung von Routen, die sicher und effizient um sie herum bleiben.
• Feldzuverlässigkeit: Reproduktion von Fehlern aus Einsätzen, Ermittlung der Ursachen und Behebung auf der richtigen Ebene, von Sensordaten und Karten bis hin zu Kostenkarten, Planern und Wiederherstellungsverhalten.
• Planung unter ungenauer Lokalisierung: Pläne, die nützlich bleiben, wenn die Zustandsabschätzung abdriftet und der Roboter Routen in engen oder dynamischen Umgebungen ausführen muss, in Zusammenarbeit mit dem Rest von Robot Autonomy bei Lokalisierung und Steuerung.
• Validierung an echten Robotern: Protokolle, Simulation und wiederholbare Feldtests zur Überprüfung, dass Designentscheidungen und Änderungen über Routen, Beleuchtung, Wetter und Standortlayouts hinweg Bestand haben.
• Neue Autonomie-Fähigkeiten: Zusammenarbeit mit den Ingenieuren, die die Betreiberanwendung und das Backend entwickeln, damit Betreiberanfragen und neue Roboterfähigkeiten auf einem soliden Navigationsdesign basieren.
• Der Feedbackloop im Feld: enge Zusammenarbeit mit vor Ort eingesetzten Ingenieuren, um Standortprobleme in Fehler, Designänderungen und Verbesserungen des Navigationsstacks umzuwandeln.
• Regelmäßige Standortbesuche, um ein praktisches Verständnis dafür zu entwickeln, wie Roboter und Sensoren unter realen Betriebsbedingungen agieren.

WEN WIR SUCHEN

Wir suchen einen Ingenieur, der ein Robotersystem von unzuverlässig zu zuverlässig gemacht hat und Verantwortung über einzelne Tickets hinaus übernimmt. Sie können erklären, warum Sie eine Navigationsdesignentscheidung getroffen haben und was sie kostet. Wenn ein Roboter eine schlechte Route nimmt, können Sie sagen, ob der Planer, die Karte, die Zustandsabschätzung oder das Verhalten des Roboters schuld sind, und Sie beheben das richtige Problem. Sie fühlen sich im Feld wohl und möchten verstehen, wie Roboter in realen Kundenumgebungen agieren.

IHR HINTERGRUND:

• Ein Master-Abschluss oder PhD in Maschinenbau, Informatik, Robotik, Elektrotechnik oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung.
• Nachweisliche Erfolge beim Aufbau und Einsatz von Navigation auf mobilen Robotern in der realen Welt (3+ Jahre oder gleichwertige Tiefe).
• Praktische Erfahrung mit mobiler Roboternavigation und Pfadplanung: Routen- oder lokale Planung, statische und dynamische Hindernisvermeidung, Kostenkarten oder Wiederherstellungsverhalten.
• Verständnis dafür, wie Kartierung und Lokalisierung die Navigation beeinflussen, und die Fähigkeit zu diagnostizieren, wann ein Planungsproblem tatsächlich durch die Karte, die Zustandsabschätzung oder das Verhalten des Roboters verursacht wird.
• Verständnis dafür, wie Beleuchtung, Wetter, Terrain und Sensorbeschränkungen die Wahrnehmung und Navigation beeinflussen, mit Erfahrung in der Entwicklung oder Validierung von Systemen für anspruchsvolle reale Bedingungen.
• Praktische Erfahrung mit Robotersensoren und Hardware, insbesondere LiDAR, IMUs und Kameras. Sie können Probleme über Software-, Netzwerk- und Hardwaregrenzen hinweg untersuchen.
• Erfahrung im Testen und Debuggen von Navigation auf physischen Robotern mithilfe von Protokollen, Visualisierung, Simulation und wiederholbaren Feldtests.
• Starke ROS 2-, C++- und Python-Kenntnisse.
• Klare Kommunikation von Navigations- und Pfadplanungsdesignentscheidungen und deren Abwägungen.
• Bereitschaft, regelmäßig Kundenstandorte zu besuchen.

NETTE ZUSATZQUALIFIKATIONEN:

• Erfahrung mit beinartigen Robotern oder mit mehr als einer Roboter-Ausführung.
• Erfahrung mit Nav2 oder einem vergleichbaren Navigationsframework.
• Bewegungsvorhersage oder Planung unter Menschen und Fahrzeugen, wie Trajektorienvorhersage oder sozial bewusste Navigation.
• Terrainkartierung und Traversierbarkeitsmethoden: Höhenkartierung, erlernte Traversierbarkeit oder semantische Segmentierung für die Navigation.
• Erfahrung mit Nacht- oder Allwetter-Sensorik, wie Wärmebildkameras oder LiDAR bei Regen und Nebel.
• Hintergrund in Sicherheit, Verteidigung oder anderen sicherheitskritischen Robotikanwendungen.

Was wir bieten

• Eigenverantwortung: Sie können Produkte ausliefern und Projekte von Anfang bis Ende betreuen.
• Mission: autonome Sicherheit, die Menschen und kritische Standorte schützt, auch im Verteidigungsbereich.
• Karriereweg: ein Platz in der ersten Reihe mit echtem Potenzial. Beweisen Sie Ihren Wert und Sie werden keine Barrieren für Ihr Wachstum haben.
• Team: direkte Zusammenarbeit mit Mitgründern auf PhD-Niveau in KI, Robotik und Physik, neben einem starken (und unterhaltsamen) Gründerteam.
• Vergütung: Wettbewerbsfähiges Eigenkapital-/Gehaltspaket.
• Kultur: Internationales Gründerteam, das ernsthaft bauen möchte, sich aber nicht zu ernst nimmt.