SLAM Software Engineer

RIVR, Teil von Amazon, ist ein Robotikunternehmen, das Physical AI durch die Lieferung an die Haustür im realen Leben vorantreibt. Gegründet im Jahr 2024 als Spin-off der ETH Zürich, hat RIVR robotische Systeme mit Rädern und Beinen entwickelt, die in komplexen, unstrukturierten Umgebungen wie Treppen, Toren, Türen und unebenem urbanem Terrain operieren können. Wir glauben, dass die Erreichung allgemeiner physischer Intelligenz die Lösung realer Kundenprobleme in der realen Welt erfordert, wo Roboter aus umfangreichen Betriebsdaten in großem Maßstab lernen können. Nach unserer Übernahme durch Amazon im März 2026 setzen wir diese Mission mit größerer Reichweite und Geschwindigkeit fort. Durch die Kombination von maßgeschneiderter Roboterhardware, Onboard-Autonomie und cloudbasierter Koordination baut RIVR, Teil von Amazon, die nächste Generation sicherer, zuverlässiger autonomer Roboter für die letzte Meile der Lieferung.

Unsere Roboter benötigen präzise und Echtzeit-Lokalisierung, die sie durch die Nutzung von Onboard-Sensoren wie IMUs, Lidar, Kameras und GNSS erreichen. In Umgebungen ohne vorhandene Karten muss der Roboter dynamisch eine Karte erstellen, während er sich gleichzeitig darin lokalisiert. Als unser nächster SLAM-Ingenieur in einem wachsenden Team werden Sie ein Experte für laser- und kamerabasierte Lokalisierungstechniken und SLAM sein und diese Fähigkeiten weiterentwickeln. Sie werden die Fähigkeit unserer Roboter gestalten, mit höchster Präzision zu navigieren, und Teil eines Teams sein, das darauf fokussiert ist, unseren Robotern die autonome Navigation zu ermöglichen. Wenn Sie leidenschaftlich an Robotik interessiert sind und innovativ im Bereich SLAM und Lokalisierung arbeiten möchten, ermutigen wir Sie, sich uns anzuschließen und die Zukunft der intelligenten Robotik mitzugestalten.

Verantwortlichkeiten

• Entwicklung von hochmodernen, Online- und Offline-Lokalisierungs- und SLAM-Algorithmen durch Fusion von Informationen aus Kameras, LiDARs, IMU, GNSS und anderen Sensoren.
• Entwurf, Validierung und Verbesserung von Algorithmen anhand herausfordernder realer Daten.
• Beitrag zur dynamischen Kartierung der Umgebung unter Verwendung von kontinuierlich gesammelten Daten aus laufenden Roboter-Einsätzen.
• Unterstützung bei der Erstellung robuster Sensor-Kalibrierungssysteme, die in komplexen und unvorhersehbaren Umgebungen zuverlässig funktionieren.
• Unterstützung der Entwicklung eines effizienten Workflows zur genauen Erfassung von Ground-Truth-Daten und Karten von Einsatzorten zur Evaluierung von Algorithmen.
• Beitrag zur Implementierung von einsatzbereitem Code für den echten Roboter, optimiert für die rechnerischen Einschränkungen des Roboters.
• Erstellung und Pflege von Dokumentationen und Best Practices zur Optimierung des Wissensaustauschs.

Was Sie mitbringen müssen

• Master-Abschluss in einem relevanten Bereich wie Robotik, Maschinelles Lernen, Informatik oder einer ähnlichen Disziplin.
• Mindestens 3 Jahre Industrie- oder Forschungserfahrung.
• Hintergrund in Computer Vision, Robotik oder autonomem Fahren, mit Erfahrung in Bereichen wie 3D-Visualisierung oder LiDAR-SLAM, Ortserkennung, Struktur aus Bewegung, Filterung oder Bayesscher Schätzung.
• Starke mathematische Grundlagen, einschließlich linearer Algebra, Vektorrechnung, Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematischer Optimierung.
• Fähigkeit, produktionsfähigen Code in modernem C++ zu schreiben und effizient in Python zu prototypisieren.
• Erfahrung mit der Bereitstellung von SLAM- oder Lokalisierungsalgorithmen auf Hardware-Plattformen.

Erhalten Sie einige Bonuspunkte

• Erfahrung mit modernen Deep-Learning-Algorithmen für SLAM und Lokalisierung.
• Veröffentlichungen auf erstklassigen Konferenzen.
• Erfahrung mit ROS/ROS2.

RIVR, Teil von Amazon, setzt sich dafür ein, ein diverses und inklusives Team aufzubauen, das jede Perspektive wertschätzt. Wenn Sie leidenschaftlich daran interessiert sind, Innovationen in der Robotik voranzutreiben und einen bedeutenden Einfluss zu schaffen, ermutigen wir Sie, sich zu bewerben und Ihr einzigartiges Ich in unser Team einzubringen. Wir glauben, dass die beste Arbeit im Rahmen von Zusammenarbeit geleistet wird und verlangen daher die persönliche Anwesenheit an unseren Bürostandorten.