System Engineer
Neura Robotics
System Engineer
Neura Robotics
Cognitive robots with perception, manipulation, collaboration
Als Herzstück unserer Produktinnovation und -entwicklung verwandelt unsere Systems-Engineering-Abteilung Marktanforderungen in sichere, zertifizierbare und wettbewerbsfähige Lösungen und Architekturen. Durch die enge Zusammenarbeit mit den Teams für Software, Hardware, Sicherheit und Zertifizierung stellen wir sicher, dass jedes Produkt den höchsten Standards entspricht und sich gleichzeitig an die schnell entwickelnden Marktbedürfnisse anpasst. Unsere Mission ist es, eine nahtlose Mensch-Roboter-Kollaboration zu ermöglichen und Lösungen zu liefern, die sicher, konform und bereit für die Zukunft sind. Gestalten Sie mit uns die nächste Generation von Mensch-Roboter-Systemen, indem Sie die Verantwortung für Anforderungen auf Systemebene, Integration und Abstimmung übernehmen – bei Bedarf auch mit architektonischen Aufgaben. Wenn Sie in funktionsübergreifender Teamarbeit und technischer Exzellenz aufblühen, finden Sie bei uns außergewöhnliche Möglichkeiten.
Die Brücke schlagen: Steigern Sie den Produkterfolg, indem Sie Kunden- und Produktanforderungen in strukturierte, rückverfolgbare Systemanforderungen umwandeln. Beteiligung an der Definition der Systemarchitektur; Leitung der Architektur für Produktlinien, wo zutreffend.
Kollaboration und Abstimmung: Zuweisung von Anforderungen an Subsysteme und Definition von Schnittstellen zur Sicherstellung der Abstimmung über die Bereiche Mechanik, Elektrik, Software, Steuerung, KI und Wahrnehmung hinweg. Koordination der verschiedenen Disziplinen für ein kohärentes Systemverhalten und Compliance.
Integration vorantreiben: Definition und Unterstützung von Strategien für Systemverifizierung, Validierung und Zertifizierung, einschließlich Testplänen und Abnahmekriterien.
Verantwortung für den Systemumfang: Erstellung und Pflege zentraler Systems-Engineering-Artefakte, einschließlich Anforderungsspezifikationen, Architektur, Schnittstellendefinitionen und Traceability-Dokumentation. Mitwirkung an technischen Reviews, Design-Reviews, Architektur-Reviews und Meilensteinen des Produktlebenszyklus.
End-to-End-Umsetzung: Unterstützung der Ausführung sowie der Systemintegration und Performance-Validierung über Prototypen- und Produktphasen hinweg. Erleichterung des reibungslosen Übergangs von der Entwicklung zur Produktion und zum Feldeinsatz.
Ausbildung: Master oder PhD in Robotik, Systems Engineering, Elektrotechnik, Informatik oder einer verwandten Disziplin. Mehr als 3 Jahre Erfahrung sind ein Plus.
Erfolgsbilanz: Erfahrung in der Entwicklung komplexer Robotersysteme in multidisziplinären Umgebungen oder verwandter komplexer, sicherheitsrelevanter autonomer Systeme. Fundiertes Verständnis von Systemintegration, Lebenszyklusprozessen und der Zusammenarbeit mit Architekturteams. Kenntnisse in Robotik-Software-Frameworks und Middleware.
Hintergrund: Expertise in Requirements Management und Systemarchitektur-Tools. Erfahrung mit modellbasiertem Systems Engineering (MBSE) für Systemarchitektur und Rückverfolgbarkeit. Fundiertes Verständnis von Systemintegration, Lebenszyklusprozessen und funktionsübergreifender Zusammenarbeit.
Interdisziplinäre Erfahrung: Gutes Verständnis von mechatronischen Komponenten, Roboter-Hardwarearchitektur, Sensoren sowie Robotik-Software-Frameworks und Middleware (z. B. ROS/ROS2 oder ähnlich).
System-Safety-Mindset: Erfahrung mit funktionaler Sicherheit, Cybersecurity und Zertifizierungsstandards für Robotik und Mechatronik (z. B. ISO 13849, ISO 10218, ISO 26262, ISO/SAE 21434).
Persönlicher Antrieb: Starke analytische Fähigkeiten, Problemlösungskompetenz und Kommunikationsstärke in funktionsübergreifenden Teams. Sicherer Umgang mit agilen oder skalierten Entwicklungsumgebungen.
Cognitive robots with perception, manipulation, collaboration
Neura Robotics builds cognitive robots for industrial and service settings, combining perception, manipulation, and human collaboration. It develops both the hardware and the software stack for Physical AI, creating robot platforms like MAiRA, MAV, LARA and MiPA along with training infrastructure. The system works by integrating sensing, decision-making, and manipulation capabilities on a hardware-software stack that can be deployed in large-scale production, with the company planning robots fleets and NEURA Gyms for ongoing training and improvement. What sets Neura Robotics apart is its end-to-end approach to Physical AI, including a focus on mass production, an established global deployment plan, and a broad ecosystem of strategic backers and partners that support scaling and international expansion. The goal is to enable worldwide deployment of its robot platforms and associated training infrastructure, turning physical AI into widely available industrial and service automation.
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