Software Test Engineer - NeuraGym in Riederich

Ihre Mission & Herausforderungen

Wir suchen einen praktischen Software Engineer in Test, der dem NeuraGym-Team beitritt. Sie werden die Testinfrastruktur, Automatisierungsframeworks und Validierungsstrategien besitzen, die unsere Simulations- und Trainingsumgebung zuverlässig, reproduzierbar und vertrauenswürdig halten, sodass das, was unsere Roboter in NeuraGym lernen, in die reale Welt übertragen wird.

Sie arbeiten eng mit Simulation-, Robotik-, AI/ML- und Plattformingenieuren zusammen, um Validierungspipelines über den gesamten Stack zu erstellen: von Physik- und Sensorsimulation bis hin zu Umgebungsdefinitionen, Trainingsabläufen und den Schnittstellen zu unserer Robotersoftware.

Diese Rolle geht über traditionelles QA hinaus. Wir möchten einen Ingenieur, der komplexe simulierte und robotische Systeme versteht, Fehlerquellen frühzeitig findet, automatisierte Validierungsframeworks aufbaut und Code beiträgt, der die Plattform robuster macht und die Entwickler produktiver.

Simulation & Plattformvalidierung

• Testen und Validieren der Kernkomponenten von NeuraGym: Physik- und Sensorsimulation, Umwelt- und Szenariodefinitionen, Roboter-Modelle und APIs.
• Überprüfen der Simulationsgenauigkeit, Determinismus und Reproduzierbarkeit über Releases, Hardwarekonfigurationen und Rechenumgebungen.
• Validieren von Trainings- und Evaluierungsabläufen (z.B. RL, Imitationslernen, Datengenerierung), einschließlich Ergebnis-Konsistenz, Metriken und Leistung.
• Überprüfen der Konsistenz zwischen simuliertem Verhalten und echtem Roboterverhalten zur Unterstützung des Sim-to-Real-Transfers.
• Zusammenarbeit mit Software-, Robotik- und AI-Ingenieuren zur Reproduktion von Defekten und Unterstützung der Ursachenanalyse.

Testautomatisierung & Qualitätssicherung

• Besitzen der Teststrategie und Qualitätsstandards für NeuraGym und vorantreiben architektonischer Entscheidungen für die Testinfrastruktur.
• Entwerfen, Entwickeln und Warten skalierbarer automatisierter Test-Suiten für Unit-, Integrations-, System- und Regressionstests.
• Definieren von Testplänen und Akzeptanzkriterien für neue Funktionen und Releases.
• Erstellen von Werkzeugen für großangelegte, parallelisierte und cloudbasierte Validierungsläufe.
• Analysieren von Ergebnissen zur Identifizierung von Regressionen, Leistungsengpässen und unerwartetem Verhalten.
• Warten von Testdokumentationen, Berichten und Rückverfolgbarkeit zwischen Anforderungen, Testfällen und Ergebnissen.
• Integrieren automatisierter Tests in CI/CD-Pipelines und kontinuierliche Validierungsabläufe.
• Kontinuierliche Verbesserung von Prozessen, Abdeckung und Werkzeugen über den Produktlebenszyklus hinweg.
• Mentoring von Ingenieuren zu Best Practices im Testen und Mitgestaltung, wie Qualität in den Entwicklungsprozess integriert wird.

Kollaboration über Fachgrenzen hinweg

• Zusammenarbeit mit Simulationstechnikern, Robotikentwicklern, AI-Forschern und Produktteams während des gesamten Entwicklungszyklus.
• Bereitstellung strukturiertes Feedback und Validierungsinformationen, die die Stabilität und Leistung von NeuraGym verbessern.
• Förderung von Best Practices im Testen und einer Kultur der Qualität.

Was wir uns wünschen

• Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Robotik, Mechatronik, Elektrotechnik oder einem verwandten Bereich.
• 4+ Jahre Berufserfahrung in Softwaretests, Testautomatisierung oder Softwareengineering im Test, idealerweise in Robotik, Simulation oder anderen komplexen verteilten Systemen.
• Starke Grundlagen in der Softwareentwicklung und nachweisliche Erfahrung im Aufbau automatisierter Testsysteme.
• Starke Programmierkenntnisse in Python.
• Tiefes Verständnis von Testmethoden (Unit, Integration, System, Regression, End-to-End).
• Praktische Erfahrung mit Testautomatisierungsframeworks (z.B. pytest, BDD).
• Erfahrung mit CI/CD-Pipelines, Git und Linux-basierten Entwicklungsumgebungen.
• Vertrautheit mit Simulationsumgebungen (z.B. Isaac Sim/Isaac Lab, Gazebo, MuJoCo) und ein Verständnis dafür, wie Simulation sich von der Realität unterscheidet.
• Verständnis der Grundlagen der Robotik: Kinematik, Dynamik, Sensoren (Kameras, LiDAR, IMU, Kraft/Drehmoment) und Bewegungssteuerung.
• Vertrautheit mit ROS/ROS2 und der Softwarearchitektur von Robotern.
• Starke analytische Fähigkeiten, Debugging und systemisches Denken.
• Fähigkeit, in einer schnelllebigen, funktionsübergreifenden Umgebung neben Software-, Robotik- und AI-Teams zu arbeiten.

Schön zu haben

• Erfahrung in der Validierung von ML/RL-Trainingspipelines, einschließlich Reproduzierbarkeit, Metrikvalidierung und Regressionserkennung.
• Kenntnisse in C++, z.B. um leistungsrelevante Simulations- oder ROS2-Komponenten zu lesen, zu debuggen und zu testen.
• Erfahrung mit Software-in-the-Loop (SIL) und Hardware-in-the-Loop (HIL) Tests.
• Kenntnisse in der Validierung von Sim-to-Real, Domänenrandomisierung oder synthetischen Datenpipelines.
• Erfahrung mit GPU-beschleunigten Workloads, Leistungsprofilierung und Stress- oder Zuverlässigkeitstests.
• Erfahrung mit cloudbasierter Testinfrastruktur, Containerisierung (Docker, Kubernetes) und großangelegter verteilter Validierung.
• Vertrautheit mit DDS, EtherCAT, CAN oder anderen Kommunikationsprotokollen in der Robotik.
• Verständnis von Echtzeitsystemen und deterministischer Ausführung.
• Vertrautheit mit sicherheitsrelevanten Standards und Validierungsprozessen für robotische Systeme.