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Senior-Softwareentwickler für Verhaltensplanung
- Arbeitszeit
- Vollzeit
- Erfahrung
- Vorausgesetzt werden mindestens 3 Jahre Industrieerfahrung im autonomen Fahren, in der Robotik oder in einem verwandten Bereich.
- Vergütung
- Gehalt nicht angegeben
Die Rolle in Kürze
Die Rolle verantwortet zentrale Entscheidungsmodule für autonome Fahrzeuge und verbindet Missionsziele mit der Bewegungsausführung im Flughafenbodenbetrieb. Sie berichtet an die technische Leitung der Planung und arbeitet eng mit dem Autonomieentwicklungsteam sowie weiteren Entwicklungsteams zusammen.
Deine Aufgaben
- Die Rolle entwirft und implementiert zentrale Module und fortgeschrittene Algorithmen zur Verhaltensplanung autonomer Fahrzeuge.
- Sie modelliert Interaktionen mehrerer Akteure, entwickelt regelbasierte und gelernte Entscheidungen und behandelt Sonderfälle im dynamischen Flughafenbodenbetrieb robust.
- Sie entwirft, schreibt und pflegt effizienten und skalierbaren Code in C++ und Python.
- Sie wirkt an der Architektur und kontinuierlichen Verbesserung der Software zur Verhaltensplanung mit.
- Sie koordiniert die Entwicklung mit fachübergreifenden Teams und anderen Entwicklungsteams, um eine robuste Integration und Funktion der Planungssysteme sicherzustellen.
- Sie testet die Planungsalgorithmen umfassend in Simulationen und realen Szenarien, um sie zu validieren und zu verfeinern.
- Sie analysiert die Systemleistung und setzt Verbesserungen anhand von Daten und Rückmeldungen um.
- Sie pflegt eine umfassende Dokumentation von Code, Algorithmen und Systementwürfen.
Das solltest du mitbringen
Erforderlich
- Erforderlich ist die Fähigkeit, Systeme zur Verhaltensplanung für autonomes Fahren in strukturierten Umgebungen mit niedrigen Geschwindigkeiten zu entwerfen und zu entwickeln.
- Erforderlich sind sichere Kenntnisse in modernem C++ (11/14/17) und objektorientierter Programmierung.
- Erforderlich sind gute Python-Kenntnisse für schnelle Prototypenentwicklung und Tests.
- Erforderlich sind ausgeprägte Fähigkeiten im Debugging, Profiling und Optimieren von Code.
- Erforderlich ist ein tiefes Verständnis von Algorithmen zur Verhaltensplanung, beispielsweise Zustandsautomaten, Verhaltensbäumen und probabilistischer Planung.
- Erforderlich ist Vertrautheit mit Pfadplanungsalgorithmen wie A*, RRT oder optimierungsbasierten Verfahren.
- Erforderlich ist ein Masterabschluss in Informatik, Robotik oder einem verwandten Fachgebiet.
- Erforderlich sind mindestens 3 Jahre Industrieerfahrung im autonomen Fahren, in der Robotik oder in einem verwandten Bereich.
Von Vorteil
- Bevorzugt werden Kenntnisse in Zustandsautomaten, Verhaltensbäumen und Entscheidungsfindung unter Unsicherheit.
- Bevorzugt wird Fachkompetenz in Pfadplanungsalgorithmen wie A*, D* und Rapidly-exploring Random Trees (RRT).
- Bevorzugt werden Kenntnisse in Verfahren des maschinellen Lernens, insbesondere für Verhaltensvorhersage und Planung.
- Bevorzugt wird Erfahrung mit ROS / ROS2.
- Bevorzugt wird die Fähigkeit, Systeme zu implementieren, die mit hoher Frequenz neu planen und sich dadurch an dynamische Umgebungsveränderungen anpassen können.
- Bevorzugt wird die Fähigkeit, die Ausführung von Verhaltensplanungsalgorithmen mit minimaler Latenz für Echtzeitnavigation sicherzustellen.
- Bevorzugt werden sichere Kenntnisse in Optimierungsverfahren und probabilistischen Modellen für fundierte Planungsentscheidungen unter Unsicherheit.
- Von Vorteil ist ein Masterabschluss oder eine Promotion in Robotik, künstlicher Intelligenz, Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet mit Schwerpunkt auf Planung, Optimierung oder Regelungstheorie.
Veröffentlicht: 17.09.2026 · Quelle geprüft: 18.10.2026.
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