Software Engineer, Robot Autonomy (Reliability & Test Infrastructure) 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!

Die Rolle

Sie werden den Weg eines Code-Änderung vom Commit zum Roboter und die Nachweise hinter jedem Gate auf diesem Weg verantworten. Heute ist die ehrliche Antwort auf die Frage „Ist dieser Build sicher?“: „Es hat auf dem Testroboter funktioniert.“ Sie werden dies durch ein System ersetzen: die Simulationsumgebung, gegen die das Team testet, die Regressionstests, die bei jeder Änderung durchgeführt werden, die Hardware-in-the-Loop-Rigs und die Freigabegates, die entscheiden, ob ein Build auf einen Roboter übertragen werden kann, der heute Nacht allein einen Kundenstandort patrouilliert. Dies ist der erste Ingenieur, der sich der Zuverlässigkeit und Testinfrastruktur widmet, und er sitzt in unserem Robot Autonomy-Team, neben den Ingenieuren, die Wahrnehmung, Lokalisierung, Planung und Fortbewegung entwickeln. Unsere Roboter patrouillieren Sicherheitsstandorte, kritische Infrastrukturen und Verteidigungsanlagen ohne menschliche Präsenz, sodass ein schlechter Release kein Rollback ist: es ist ein Kundenvorfall. Innerhalb von sechs Monaten sollte nichts einen Kundenroboter erreichen, ohne etwas, das Sie gebaut haben, bestanden zu haben.

Woran Sie arbeiten werden

• Release-Pipeline: Codeänderung, automatisierte Tests, Simulation im großen Maßstab, Staging-Roboter, Pilotstandort, vollständige Einführung, mit expliziten Kriterien an jedem Gate und nichts, das vorankommt, ohne diese zu erfüllen.
• Simulation als Infrastruktur: eine GPU-unterstützte Simulationsumgebung (Isaac Sim heute), die kontinuierlich läuft, sodass Ingenieure gegen Szenarien testen können, anstatt auf den einen Roboter im Labor zu warten.
• Szenariobibliotheken und Regressionstests: Abdeckung über den gesamten On-Robot-Stack, von der Wahrnehmung bis zur Fortbewegung, und die Infrastruktur, um Tausende von Szenarien bei jeder Änderung auszuführen.
• Hardware-in-the-Loop: Prüfstände und Testverfahren an den physischen Robotern für das, was die Simulation nicht sagen kann.
• Fehlerinjektion: Sensoren abwerfen, LiDAR-Rückgaben degradieren, die Netzwerkverbindung unterbrechen, Odometry beschädigen und dann überprüfen, ob das System sich so degradiert und erholt, wie wir es den Kunden sagen.
• Feldvorfälle in Tests: Wenn ein Roboter vor Ort nicht richtig funktioniert, reproduzieren Sie es deterministisch und verwandeln Sie es in einen permanenten Regressionstest.
• Reproduzierbarkeit: Protokollaufnahme, Replay-Tools, deterministische Seeds, versionierte Szenarien und Abdeckungsmetriken, die ehrlich darüber sind, was sie nicht abdecken.
• Akzeptanzkriterien: Produkt- und Kundenanforderungen in messbare Tests umwandeln und ohne Beschönigung der Zahlen berichten.

Wer wir suchen

Ein Test-, Validierungs- oder Zuverlässigkeitsingenieur, der ein Produkt ausgeliefert hat, bei dem Fehler Konsequenzen hatten, und der gesehen hat, was sich ändert, wenn eine Flotte von einem Gerät auf fünfzig wechselt. Sie betrachten Simulation und CI als Produktionsinfrastruktur, die Sie besitzen, nicht als Werkzeuge, die Sie konsumieren. Sie haben das Urteil darüber, was es wert ist, getestet zu werden: Wir wollen ein Sicherheitsnetz, keine Wand aus grünen Häkchen, die das echte Risiko verbirgt. Und Sie sind bereit, die Person zu sein, die sagt, dass ein Build nicht veröffentlicht wird.

Ihr Hintergrund

• 4+ Jahre in Test, Validierung, Zuverlässigkeit, SRE oder Plattformengineering an einem Produkt, das an Kunden ausgeliefert wurde.
• Erfahrung mit einem komplexen System im großen Maßstab: autonomes Fahren, Drohnen, industrielle Automatisierung, medizinische Geräte oder ähnliches.
• Starke Kenntnisse in Python und/oder C++, mit soliden CI/CD- und containerisierten Infrastrukturkenntnissen.
• Praktische Erfahrung mit einem Robotersimulator, der als Produktionsinfrastruktur betrieben wird: Isaac Sim bevorzugt, Gazebo, MuJoCo oder gleichwertig akzeptiert.
• Komfortabel im Umgang mit Cloud-Infrastruktur und GPU-Orchestrierung, nicht nur im Konsum.
• Genug Hardware-Kenntnisse, um ein Timing-Problem oder eine fehlerhafte Sensordatenanalyse zu lesen, und das Urteil zu wissen, wann es an die Hardware weitergegeben werden muss.

Schön zu haben

• ROS 2.
• Hardware-in-the-Loop-Rigs und Prüfautomatisierung.
• Flotten-Telemetrie und Beobachtbarkeit (Grafana, Prometheus, OpenTelemetry).
• Funktionale Sicherheit oder vergleichbare Standards.
• Erfahrung mit On-Premise-, luftdichten oder Verteidigungsbereitstellungen.
• Bereitschaft, im Feld für Hardware im Einsatz zu sein.

Was wir bieten

• Eigenverantwortung: Sie können Produkte ausliefern und Projekte von Anfang bis Ende durchführen.
• 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: Arbeiten Sie direkt mit PhD-niveau Mitgründern in KI, Robotik und Physik zusammen, neben einem starken (und unterhaltsamen) Gründerteam.
• Vergütung: Wettbewerbsfähiges Eigenkapital-/Gehaltspaket.
• Kultur: Internationales Gründerteam, das ernsthaft bauen möchte, sich aber nicht zu ernst nimmt.