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Robotics Controls Engineer
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San Francisco, California, Vereinigte Staaten
PythonC++
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Wer wir sind
Atoms baut die Maschinen, die den Fortschritt der nächsten Ära vorantreiben.
Im letzten Jahrzehnt hat Software die digitale Welt transformiert. Doch die physische Welt – in der Lebensmittel produziert, Rohstoffe abgebaut, Güter transportiert und Industrien betrieben werden – ist nach wie vor weit weniger intelligent, weniger effizient und stärker eingeschränkt. Das ändern wir.
Atoms entwickelt Physical AI – reale Roboter für die Industrien, die unsere Zivilisation voranbringen, angefangen bei der Lebensmittelproduktion über den Bergbau bis hin zum Transportwesen. Unsere Systeme sind darauf ausgelegt, die reale Welt präzise zu verstehen, vorherzusagen und zu steuern, um komplexe physische Abläufe zuverlässiger, skalierbarer und produktiver zu gestalten.
Diese Arbeit erfordert mehr als nur Robotik. Sie verlangt eine tiefe Integration von Hardware, Software, KI, Betriebsabläufen, Fertigung und Infrastruktur. Wir bauen Maschinen nicht nur im Labor. Wir setzen sie in realen Umgebungen ein, betreiben sie, lernen aus den Daten und verbessern sie, bis sie im großen Maßstab funktionieren.
Wir sind Robotiker, Ingenieure, Operatoren und Macher. Wir glauben, dass die nächsten großen Technologieunternehmen nicht nur Informationen transformieren werden, sondern die physischen Systeme, die unseren Alltag prägen.
Warum Sie zu uns kommen sollten
Wenn Sie an anspruchsvollen Problemen mit realem Einfluss arbeiten möchten, kommen Sie zu uns.
Bei Atoms arbeiten Sie an einer der prägenden Herausforderungen unserer Zeit: Automatisierung in die physische Welt zu bringen, um einen echten, nachhaltigen Einfluss zu erzielen. Wir existieren, um wertvolle unbekannte Wahrheiten aufzudecken und sie in Fortschritt zu verwandeln. Das bedeutet, ständig über das Bekannte hinauszugehen und das zu bauen, was noch nicht existiert. Die Arbeit ist ehrgeizig und oft herausfordernd, basiert jedoch auf einem gemeinsamen Ziel und einem Team, das sich verpflichtet hat, dieses gemeinsam zu erreichen. Unsere Arbeit ist nur dann von Bedeutung, wenn sie anderen dient, und wir wissen, dass bedeutender Fortschritt vom Vertrauen der Menschen, denen wir dienen, und der Stärke unseres Teams abhängt – deshalb investieren wir in beides und schaffen ein Umfeld, in dem Sie Ihr Bestes geben und wachsen können.
Ihre Aufgaben
Wir suchen einen Robotics Controls Engineer zur Entwicklung und Wartung der Kernsteuerungssysteme, die den sicheren Betrieb autonomer Muldenkipper in Bergbauumgebungen ermöglichen. Sie arbeiten an Lokalisierung, Pfadverfolgung, Längsregelung und Lenksystemen für Fahrzeuge mit einem Gewicht von 200+ Tonnen.
Zu Ihren Verantwortlichkeiten gehören:
- Entwurf, Implementierung und Abstimmung von Regelungsalgorithmen für autonome Fahrzeugsysteme
- Aufbau von Lokalisierung & Zustandsschätzung, Längsregelung sowie lateralen und Navigationssteuerungen
- Entwicklung von Pipelines zur Zustandsschätzung durch Fusion verschiedener Sensordaten
- Analyse der Systemleistung durch Simulation und Feldtests
- Fehlerbehebung bei Steuerungsproblemen anhand von Protokolldaten und Identifizierung der Ursachen
- Zusammenarbeit mit den Teams für Wahrnehmung, Planung und Hardware zur Integration der Steuerungssysteme
- Schreiben von produktionsreifem Python-Code, der zuverlässig und effizient arbeitet
- Reisehinweis: Diese Rolle erfordert gelegentliche Reisen zu Kundenstandorten (bis zu 15%)
- Zeitlicher Hinweis: Während der Implementierungsphasen kann eine gewisse zeitliche Flexibilität erforderlich sein
Was wir suchen
- Abgeschlossenes Bachelor-/Master-/Doktorstudium in Robotik, Maschinenbau, Luft- und Raumfahrttechnik, Elektrotechnik oder einem verwandten Fachbereich erforderlich
- 2+ Jahre professionelle Erfahrung in der Softwareentwicklung (keine Praktika)
- Fundierte Kenntnisse in klassischer Regelungstheorie (PID, Lead-/Lag-Kompensation, Stabilitätsanalyse)
- Erfahrung mit Zustandsschätzung (Kalman-Filter, EKF/UKF)
- Sicherer Umgang mit Python und NumPy/SciPy für numerische Berechnungen
- Verständnis von Fahrzeugdynamik und Kinematik
- Fähigkeit, Echtzeit-Steuerungscode zu lesen und zu debuggen
- Erfahrung bei der Implementierung von Lokalisierungs- und Steuerungsalgorithmen in realen Systemen
- Erfahrung mit modellprädiktiver Regelung (MPC)
- Vertrautheit mit Pfadverfolgungsalgorithmen (Stanley, Pure Pursuit)
- Hintergrund in Signalverarbeitung und Filterdesign
- Kenntnisse in Systemidentifikationstechniken
- Erfahrung mit schweren Maschinen oder Off-Highway-Fahrzeugen
- Kenntnisse von CAN-Bus und Fahrzeugschnittstellen
- Erfahrung mit ROS oder ähnlicher Robotik-Middleware
- Vertrautheit mit modernen ML-Techniken für Steuerungsprobleme
Technisches Umfeld
- Sprachen: Python (primär), C++ (für optimierungskritische Pfade)
- Bibliotheken: NumPy, SciPy
- Hardware: NVIDIA Jetson, GPS/RTK, IMUs, CAN-Schnittstellen
- Tests: Feldtests an Muldenkippern, Log-Replay, Simulation
Was Sie sonst noch wissen müssen
Diese Stelle ist an unserem Standort in San Francisco angesiedelt. Als ein Unternehmen, das von Innovation und kontinuierlichem Wandel angetrieben wird, ist eine enge Zusammenarbeit unerlässlich. Wir erfinden unsere Branche ständig neu, entwickeln neue Produkte und verfeinern unsere Prozesse – und unsere beste Arbeit leisten wir gemeinsam. Deshalb arbeiten alle unsere bürobasierten Teams fünf Tage die Woche vor Ort.
Die Gehaltsspanne für diese Position liegt bei $119,000 - $161,000 pro Jahr.
Die tatsächliche Vergütung wird individuell festgelegt und kann je nach Erfahrung, Fähigkeiten und Qualifikationen variieren.
Das Grundgehalt ist nur ein Teil Ihres Gesamtvergütungspakets. Sie können zudem für Aktienoptionen infrage kommen.
Atoms nimmt laufend Bewerbungen entgegen.
Bereit, sich uns anzuschließen, um denen zu dienen, die anderen dienen?
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- Krankentage, unbegrenzter flexibler Urlaub und bezahlte Feiertage
- Bezahlte Elternzeit
- Steuerbegünstigtes Pendlerprogramm
- Team-Mittagessen in unserem SoMa-Büro jeden Dienstag und Donnerstag
Leistungen können nach Ermessen des Unternehmens geändert werden.
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