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Vision & Perception Engineer - Humanoid; Mensch

Job in Zürich, 8058, Zurich, Kanton Zürich, Switzerland
Listing for: Neura Robotics
Full Time position
Listed on 2026-05-27
Job specializations:
  • Engineering
    Robotics, AI Engineer, Software Engineer
Salary/Wage Range or Industry Benchmark: 30000 - 80000 CHF Yearly CHF 30000.00 80000.00 YEAR
Job Description & How to Apply Below
Position: Vision & Perception Engineer - Humanoid (Mensch)
Location: Zürich

Deine Mission & Herausforderungen

Als Robotics Software Engineer (Vision & Perception) bist du der Architekt der „Augen“ unseres humanoiden Roboters – und seiner Fähigkeit, die Welt zu verstehen.
Du entwickelst den gesamten Perception-Stack, der unseren Robotern ermöglicht, komplexe, dynamische Umgebungen wahrzunehmen, zu interpretieren und mit Menschen sicher zu interagieren.

Deine Arbeit verwandelt rohe Sensordaten von Kameras, LiDAR, IMUs, Kraft-/Drehmomentsensoren und Gelenksensoren in ein hochstufiges, handlungsrelevantes Verständnis für Navigation, Manipulation und Interaktion.
Dabei arbeitest du intensiv mit 3D-Computer Vision, Deep Learning, Sensorfusion und High-Performance-C++, um ein robustes und zuverlässiges Wahrnehmungssystem aufzubauen.

  • Entwerfe und implementiere die komplette Perception-Softwarearchitektur – von Low-Level-Sensortreibern bis hin zu High-Level-Szenenverständnis – mit Fokus auf Echtzeit-Performance und Robustheit.

  • Entwickle und optimiere modernste Algorithmen für SLAM, Objekterkennung &-verfolgung, semantische Segmentierung und 3D-Rekonstruktion.

  • Schreibe sauberen, effizienten und wartbaren Code in modernem C++ (C++17/20) für zentrale Perception- und Sensorfusion-Bibliotheken.

  • Architekturiere und steuere den hochdurchsatzfähigen Datenfluss der Sensorsysteme mithilfe von ROS2 und dem zugrunde liegenden DDS-Framework.

  • Integriere und kalibriere verschiedene Perception-Sensoren – Stereo-/Tiefenkameras, LiDARs, IMUs – zu einem einheitlichen Weltmodell.

  • Arbeite eng mit Teams aus Control, Manipulation und Planning zusammen, um Perception-Anforderungen zu definieren und die benötigten Daten für nachgelagerte Aufgaben bereitzustellen.

  • Entwickle Tools zur Datenvisualisierung, Systemdiagnose und Performanceanalyse.

  • Erstelle und pflege umfassende technische Dokumentationen zu Sensor-Schnittstellen, Datenformaten und Systemarchitekturen.

  • Validiere Perception-Module sowohl in Simulation als auch auf realen humanoiden Plattformen – und schließe so die Lücke zwischen Simulation und Realität.

  • Stelle sicher, dass alle Perception-Komponenten Echtzeit- und Safety-Anforderungen für Mensch-Roboter-Kollaboration erfüllen.

  • Etabliere und fördere Best Practices in der Softwareentwicklung – inkl. Git-Versionierung, CI/CD-Pipelines und datengetriebenem automatisierten Testing.

Auf was können wir uns freuen
  • Ausbildung:
    Bachelor oder Master in Informatik, Software Engineering, Robotik oder einem verwandten technischen Fachgebiet.

  • Erfahrung:

    Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung mit Fokus auf Computer Vision oder Perception für Robotiksysteme.

  • C++-Kompetenz:
    Sicherer Umgang mit modernem C++ (C++11 oder neuer) – insbesondere Objektorientierung, Multithreading und Performance-Optimierung auf ressourcenbegrenzten Systemen.

  • Computer Vision Grundlagen:
    Solides theoretisches und praktisches Verständnis von 3D-Geometrie, Kameramodellen, Multi-View-Geometrie, Filtern (z.

    B. Kalman) und Sensorfusion.

  • 3D-Vision
    - Erfahrung:

    Nachweisliche praktische Erfahrung mit 3D-Daten und Punktwolken, sicherer Umgang mit PCL (Point Cloud Library).

  • Deep-Learning
    - Erfahrung:

    Erfahrung mit Deep-Learning-Modellen für Perception-Aufgaben (z.

    B. Objekterkennung, Segmentierung) – inkl. PyTorch oder Tensor Flow sowie Deployment auf Robotik-Hardware.

  • Erfahrung mit GPU-Programmierung zur Beschleunigung von Perception-Algorithmen (z.

    B. CUDA, OpenCL).

  • Kenntnisse in Performance-Optimierung für Echtzeitanwendungen auf Embedded-Systemen (z.

    B. NVIDIA Jetson).

  • Vertraut mit Simulationsumgebungen wie Gazebo oder NVIDIA Isaac Sim für Perception-Entwicklung und
    -Testing.

  • Gute Python-Kenntnisse für schnelles Prototyping, Datenanalyse und Machine-Learning-Training.

  • Erfahrung mit MLOps-Infrastrukturen für große Sensordatensätze und Trainingspipelines.
    Kenntnisse klassischer Computer-Vision-Bibliotheken wie OpenCV.

#J-18808-Ljbffr
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