Senior Software Engineer – Robotics, Distributed Systems & ML Infrastructure (m/f/d)

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