Elektroingenieur

Die nächsten zehn Jahre der KI werden nicht in der Software gewonnen werden. Sie werden in der physischen Welt gewonnen: in Fabriken, Krankenhäusern, Küchen, Feldern und Häusern. Den Unternehmen, denen diese Daten gehören, gehört das Jahrhundert.
MicroAGI baut es. Wir sind die Datenschicht für physische KI.
Unsere Modelle lernen aus Daten, die in der physischen Welt erfasst werden, durch Hardware, die wir selbst entwerfen und bauen. Als Elektroingenieur sind Sie Eigentümer der gesamten Hardware, von der Sensorauswahl über die Leiterplatte bis zur Firmware, sodass die Daten, die unser ML-Team erreichen, sauber, synchronisiert und vertrauenswürdig sind.

Was Sie tun werden

• Entwerfen, bauen und integrieren Sie die Hardware, die die Daten erfasst, von denen unsere Modelle lernen: Sensoren, Motion-Capture-Rigs, benutzerdefinierte IoT-Setups und Prototyp-Roboter.

• Besitzen Sie die Firmware- und eingebettete Softwareschicht: Echtzeit-Datenerfassung, Synchronisierung mehrerer Sensoren, Kalibrierung und Zeitstempel.

• Spezifizieren und wählen Sie Sensoren und Berechnungen für neue Hardwareprojekte aus und gleichen Sie dabei physische Einschränkungen mit nachgelagerten ML-Anforderungen ab.

• Arbeiten Sie Seite an Seite mit ML-Ingenieuren. Ihre Hardware liefert ihre Trainingsdaten und schlechte Sensorauswahl verfolgt sie monatelang.

• Schnelle Prototypenerstellung: Werkbankaufbau, kundenspezifische Rigs, Steckbrett bis zum funktionsfähigen Gerät in Tagen, nicht in Viertelvierteln.

Anforderungen

• Bis zu 5 Jahre für den Aufbau produktionstauglicher Hardware oder IoT-Systeme.

• Starke Kenntnisse in eingebetteter Software: C/C++, RTOS und Mikrocontroller (STM32, ESP32, NXP oder ähnliches).

• Erfahrung in der Integration von Sensoren: IMUs, Kameras, Tiefensensoren, Kraftsensoren oder Ähnliches.

• Ein ausgeprägtes Verständnis dafür, wie sich Hardware-Entscheidungen auf die Datenqualität auswirken, insbesondere für die EMG/EEG-Erfassung: Elektrodenplatzierung, Abtastrate, Filterung, Grundrauschen und Bewegungsartefakte. Sie wissen, dass ein gutes Modell bei einem verrauschten Signal immer noch gegenüber einem anständigen Modell bei einem sauberen Signal verliert, und Sie entwerfen entsprechend.

• Sicher mit PCB-Design und Hardware-Debugging (Logikanalysator, Oszilloskop), mit mindestens einem Fuß in der Firmware.

• Wirklich neugierig auf ML: Sie lesen Artikel, haben mindestens ein Modell durchgängig trainiert und verstehen, dass die Qualität des Datensatzes die Wahl der Modellarchitektur übertrifft.

• Hohe Entscheidungsfreiheit: Sie warten nicht darauf, dass Ihnen gesagt wird, was Sie tun sollen. Sie fühlen sich wohl mit einer 0-zu-1-Mehrdeutigkeit, bei der die Spezifikation lautet: „Finden Sie heraus, wie die Spezifikation aussehen sollte“.

• Diskret: Sie gehen sorgfältig mit vertraulichen Hardware-Roadmaps und Kundendaten um.

• Fließend Englisch. Deutsch ist ein Plus.

Schön zu haben

• Ein Hintergrund in Robotik, Bewegungserfassung oder tragbaren Geräten.

• Erfahrung mit Echtzeit- oder Hard-Deadline-Systemen: Audio-, Videosynchronisierung oder Roboterregelkreise.

• Vertrautheit mit ML-Trainingspipelines. Auch wenn Sie sie nicht ausführen, können Sie ein Trainingsskript lesen.

• Open-Source-Firmware- oder Hardware-Beiträge.

• Erleben Sie die Skalierung vom Prototyp bis zur Kleinserienproduktion: DFM, Lieferantenmanagement und Zertifizierung.

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Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.com/jobs/companies/microagi/electrical-engineer-munich-446611)