Über RobCo
RobCo wurde Ende 2020 in München gegründet und entwickelt KI-gestützte Robotersysteme, die Lernen und Autonomie in industrielle Abläufe bringen. Die Autonomous Manufacturing Platform kombiniert modulare Industriehardware mit einer Software-Architektur für physische KI und ermöglicht eine schnelle Implementierung, kontinuierliche Optimierung und anwendungsspezifische Leistung.
Aufgaben
- Build autonomy platform components - Design und Implementierung von hochqualitativen Services und Modulen in einem ROS 2-basierten Robotik-System mit engen Latenzanforderungen und hoher Dienstgüte.
- Develop distributed robotic systems - Architektur von Steuerungs-, Wahrnehmungs- und Telemetrieleitungen, die eng mit echter Roboterhardware integriert sind.
- Drive ML data pipelines - Entwicklung von Aufnahme-, Vorverarbeitungs- und Speicherleitungen für multimodale Datensätze; Unterstützung von Workflows für großangelegte Trainings.
- Cloud & distributed infrastructure - Aufbau auf unseren skalierbaren, cloudnativen Systemen (AWS) einschließlich Datenströme, EC2-Orchestrierung, containerisierte Dienste und Rechencluster.
- Enable scalable robot learning - Integration von Technologien wie Ray/Anyscale für verteiltes Training, Simulation, Rollout-Generierung und Modellbewertung.
- Deliver engineering excellence - Führen von Code-Reviews, Teststrategien, CI/CD, Observability und Dokumentationsstandards.
- Collaborate cross-functionally - Zusammenarbeit mit Autonomie-, Steuerungs- und ML-Teams, um Systemschnittstellen zu definieren und eine nahtlose Integration zu gewährleisten.
- Mentor & lead - Technische Anleitung geben, architektonische Entscheidungen treffen und die Ingenieurkultur anheben.
Profil
- 5-10+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, verteilten Systemen oder Robotikplattformen
- Affinität für den Umgang mit und die Optimierung von leistungskritischen Systemen und Algorithmen
- Solide Kenntnisse in C++ und Python, mit sauberen, wartbaren Entwicklungspraktiken
- Tiefe Erfahrung mit ROS 2 und Zenoh (Nodes, Messaging, Lifecycle, Middleware, Performance, Echtzeitsysteme)
- Praktische Erfahrung im Aufbau verteilter Systeme, einschließlich Messaging, Rechenorchestration und Speicherung
- Fundierte Kenntnisse von Docker, Container-Runtimes und Cloudumgebungen (AWS bevorzugt)
- Erfahrung mit PyTorch oder ML-Toolketten und Vertrautheit mit Datenabläufen (Ray, Spark oder ähnliches)
- Solide Systemdesign-Fähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe architektonische Komponenten end-to-end zu übernehmen
- Hervorragende Zusammenarbeitsfähigkeiten und die Fähigkeit, über die Bereiche Autonomie, ML und Robotik-Entwicklung hinweg zu arbeiten
- Erfahrung in der Front-End-Entwicklung ist von Vorteil
Wir bieten
- Mitgestaltung der Architektur eines vollständigen Robotik-Autonomie-Stacks - von Edge-Geräten bis hin zur cloudbasierten Lerninfrastruktur
- Zusammenarbeit mit einem Weltklasse-Team in Robotik und ML, das die Grenzen modularer Autonomie vorantreibt
- Hohe Verantwortung, tiefgreifende technische Auswirkungen und die Möglichkeit, wegweisende Gestaltungsentscheidungen zu beeinflussen
- Hybrides Arbeitsmodell, flexible Arbeitszeiten und erstklassige Ausstattung
- Eine transparente, vertrauensvolle Umgebung mit schnellen Lern- und Wachstumsmöglichkeiten