Systemsoftware-Ingenieur (gn) Cloud & Simulation

Ihre Mission Bei Wandelbots bauen wir NOVA, eine Plattform, die die Programmierung von Industrierobotern für jedermann zugänglich macht. Unser Simulationsteam entwickelt Technologien, die es Partnern, Kunden und internen Teams ermöglichen, mit fotorealistischen digitalen Zwillingen realer Produktionsumgebungen zu arbeiten.
Dazu gehören eine Pipeline, die reale Scans durch Gaussian Splatting in nutzbare 3D-Szenen umwandelt, sowie eine browserbasierte Streaming-Plattform, die auf NVIDIA Omniverse und Isaac Sim basiert. Beide Technologien funktionieren heute, aber keine wird noch als Produkt betrieben. Ihre Mission ist es, das zu ändern.
Der erste Schritt ist die interne Standardisierung. Wir möchten individuell gepflegte Umgebungen und handgefertigte Bereitstellungen durch eine reproduzierbare, dokumentierte Lösung ersetzen, die Teams unabhängig voneinander verwenden können: Szene rein, Sitzung raus, ohne dass das Simulationsteam jedes Setup bedienen muss. Der zweite Schritt ist die externe Produktisierung. Die gleichen Funktionen müssen gebündelt werden, damit Partner und Kunden sie in ihren eigenen Umgebungen betreiben können. Z.B. mit versionierten Releases, stabilen Schnittstellen, Mandantenisolierung, Diagnose, Upgrade-Pfaden und Dokumentation.
Sie werden Teil des Simulationsteams und konzentrieren sich auf die Infrastruktur und die betrieblichen Grundlagen dieser Systeme. Sie werden sie nicht isoliert aufbauen: Wandelbots verfügt über ein etabliertes Infrastrukturteam, das für die gemeinsame Infrastruktur und Plattformfunktionen verantwortlich ist. Sie arbeiten eng mit diesem Team zusammen und sind gleichzeitig für die simulationsspezifischen Arbeitslasten, Bereitstellungsmuster und betrieblichen Anforderungen verantwortlich.
Hierbei handelt es sich um eine praxisorientierte Ingenieurstätigkeit mit der Möglichkeit, die Architektur zu gestalten und technische Entscheidungen in Zusammenarbeit mit den beteiligten Teams zu treffen.

Woran Sie arbeiten werden
• Erstellen und betreiben Sie die GPU-Infrastruktur, die für unsere Simulations-Workloads erforderlich ist, einschließlich NVIDIA GPU Operator, Geräte-Plugins, Treiberlebenszyklus und GPU-Freigabe über MIG oder Time Slicing

• Arbeiten Sie mit dem Infrastrukturteam zusammen, um Simulations-Workloads in unsere gemeinsame Kubernetes- und Cloud-Infrastruktur zu integrieren

• Machen Sie Bereitstellungen mithilfe von Infrastructure as Code und GitOps deklarativ und reproduzierbar und helfen Sie dabei, die in den heutigen Umgebungen verwendeten Tools zu konsolidieren

• Eigenes CI/CD und der Container- und Image-Lebenszyklus für CUDA- und NGC-basierte Workloads

• Entwerfen Sie Planung und automatische Skalierung für zwei unterschiedliche Workload-Profile: latenzempfindliche interaktive Streaming-Sitzungen und rechenintensive Gaussian Splatting-Jobs

• Verwandeln Sie die Gaussian Splatting-Pipeline in einen reproduzierbaren Workflow, von der Datenerfassung und Schulung bis hin zu OpenUSD-Assets

• Betreiben und Erweitern unserer Omniverse- und Isaac Sim-Streaming-Plattform, einschließlich Kit App Streaming, Sitzungslebenszyklus und Mandantenisolation

• Etablieren Sie die Plattform als internen Standard durch Self-Service-Workflows, goldene Pfade, Vorlagen, Onboarding und Dokumentation

• Bereiten Sie die Lösung durch Paketbereitstellungen, versionierte Releases, Upgrade-Pfade und umsetzbare Diagnosen für den Betrieb durch Partner und Kunden vor

• Unterstützen Sie Bereitstellungen in Cloud-, lokalen und von Partnern verwalteten Umgebungen

• Erstellen Sie aussagekräftige Beobachtbarkeit mithilfe von Metriken, Protokollen, GPU-Telemetrie und umsetzbaren Warnungen

• Definieren Sie das simulationsspezifische Sicherheits- und Zugriffsmodell, einschließlich Ingress, TURN und STUN für WebRTC, RBAC, Geheimnisverwaltung, SSO und Mandantengrenzen

• Arbeiten Sie eng mit unseren Robotik-, Produkt- und Plattformteams zusammen, um sicherzustellen, dass die Lösung echte Entwicklungs- und Kundenabläufe unterstützt

Ihr Profil Wir suchen einen Ingenieur, der sich dafür interessiert, wie komplexe Systeme aufgebaut, bereitgestellt und betrieben werden, und nicht nur für die Bereitstellung der nächsten Anwendungsfunktion.
Mitbringen sollten Sie:

• Erfahrung im Aufbau oder Betrieb von Produktionssystemen in den Bereichen Plattform-Engineering, Infrastruktur, SRE, DevOps oder Systemsoftware

• Praktische Kubernetes-Erfahrung, einschließlich Ressourcenmanagement, Workload-Planung und Debugging verteilter Systeme unter Last

• Erfahrung mit Infrastructure as Code, GitOps und CI/CD sowie die Fähigkeit, Tools anhand des Problems und nicht anhand einer festen Präferenz zu bewerten

• Solide Kenntnisse in Linux, Containern und Netzwerken

• Gute Python-Kenntnisse für Automatisierung, Dienste und Datenverarbeitungs-Workflows

• Erfahrung mit GPU-Workloads oder solide technische Grundlagen und klares Interesse an der Arbeit mit Treibern, CUDA und GPU-Planung

• Die Fähigkeit, funktionierende Technologie in ein System umzuwandeln, das andere Teams unabhängig nutzen können

• Ein starkes Gefühl der betrieblichen Eigenverantwortung, einschließlich Dokumentation, Diagnose, Wartbarkeit und Reproduzierbarkeit

• Sehr gutes Englisch; Deutsch ist ein Plus

Wir erwarten nicht, dass Kandidaten über Vorerfahrung mit jeder Technologie in dieser Beschreibung verfügen. Eine solide Systembasis, die Fähigkeit, unbekannte Komponenten zu erlernen und ein Interesse an diesem Problembereich sind wichtiger als die Übereinstimmung aller Elemente. Der Umfang und die Verantwortung der Rolle wachsen mit Ihrer Erfahrung.

Schön zu haben
• Erfahrung darin, ein intern entwickeltes System in ein Produkt umzuwandeln, das in vom Kunden kontrollierten Umgebungen betrieben werden kann

• Praktische Erfahrung mit NVIDIA Omniverse, Isaac Sim, Kit SDK oder OpenUSD

• Erfahrung mit Gaussian Splatting, NeRF, Photogrammetrie oder vergleichbaren 3D-Rekonstruktionspipelines

• Kenntnisse über WebRTC, Pixel-Streaming oder andere Videotechnologien mit geringer Latenz

• Python-, Rust- oder Go-Kenntnisse, die ausreichen, um zu bestehenden Diensten und Infrastrukturtools beizutragen

• Erfahrung mit Robotik oder Simulation, wie z. B. ROS 2 oder Sim-to-Real-Workflows

• Erfahrung mit Multi-Tenant-Plattformen, Air-Gap-Bereitstellungen oder Kundenumgebungen mit spezifischen Sicherheits- und Compliance-Anforderungen …

Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.com/jobs/companies/wandelbots-gmbh/system-software-engineer-gn-cloud-simulation-dresden-192500)