Prototyping-Techniker III
Auf einen Blick
- Veröffentlicht:18 Juli 2025
- Pensum:100%
- Vertragsart:Festanstellung
- Arbeitsort:Zurich
Job-Zusammenfassung
Wir suchen einen Prototyping Technician III in Zürich. Eine spannende Chance in einem innovativen Team!
Aufgaben
- Beteiligung an Prototyping und Testaktivitäten für Softwareprodukte.
- Entwicklung und Verbesserung von Tools für Datenvisualisierung.
- Mitwirkung bei Code-Reviews und Qualitätssicherung der Software.
Fähigkeiten
- Fundierte Kenntnisse in C++, Python und Erfahrung in XR-Tech.
- Erfahrung mit Computer Vision, Augmented Reality und Virtual Reality.
- Kenntnisse in maschinellem Lernen und modernen C++ Standards.
Ist das hilfreich?
Prototyping-Techniker III
Wir suchen einen Prototyping-Techniker III, der unserem wachsenden Team in Zürich, Schweiz, beitritt.
Qualitest sucht ein Team von Tools-Ingenieuren/Softwareentwicklern, die dem Core Technologies-Team unseres Kunden beitreten. Das Team unseres Kunden wendet eine Reihe von Software-, Computer Vision- und Robotik-Techniken an, um Systeme und Werkzeuge zu entwickeln, die eine genaue Qualitätsbewertung und Regressionstests von Verfolgungssystemen und Algorithmen ermöglichen.
Unser Team wird Software für Computer Vision (CV) und Mixed Reality (MR) Funktionen auf Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) Head-Mounted Devices (HMDs) entwickeln. Diese herausfordernde Rolle nimmt an Aktivitäten wie Prototyping, Unit-Tests, Regressionstests, End-to-End-Tests, Debugging, Bewertung der Rechenleistung, Qualitätssicherung usw. von Systemen, Plattformen und Infrastrukturen teil.
Unser Team von Ingenieuren wird dafür verantwortlich sein, zur täglichen Arbeit an der Entwicklung von Softwareprodukten und -funktionen beizutragen, die auf den HMDs bereitgestellt werden. Von den Ingenieuren wird nicht erwartet, dass sie das Design und die Implementierung vollständiger Funktionen leiten; jedoch ist ein erheblicher Grad an Unabhängigkeit und Eigenmotivation erforderlich, um Einarbeitung und Aufsicht zu minimieren.
Beispielaufgaben
- Debugging und Upgrade von Werkzeugen, die vom Team verwendet und/oder implementiert werden.
- Bewertung der Leistungsimplikationen (CPU, GPU, Speicher, thermische Auswirkungen) von Funktionen, die auf HMDs bereitgestellt werden.
- Entwicklung und/oder Verbesserung von Werkzeugen zur Visualisierung von Daten, die von den HMDs gesammelt werden.
- Beitrag zur Verbesserung der Codequalität durch Teilnahme an Code-Reviews, Überprüfungen von Entwurfsdokumenten usw., Implementierung umfangreicher Tests usw.
- Teilnahme an Bereitschaftsdiensten, Minderung und Lösung von Vorfällen, Schreiben von Nachbesprechungen.
Bevorzugte Fähigkeiten
- Solide Ingenieursfähigkeiten in den relevanten Programmiersprachen und Betriebssystemen (C++, Python, Linux, Android).
- Kenntnisse in mindestens einem der folgenden Bereiche: Computer Vision (CV), Virtuelle/Augmented/Mixed Reality (XR), Computer Graphics (CG), Maschinelles Lernen (ML).
- Erfahrung in einer schnelllebigen Technologieumgebung mit umfangreicher funktionsübergreifender (XFN) Arbeit und die Fähigkeit, in Ungewissheit zu gedeihen.
Weitere gewünschte Fähigkeiten:
- Umfangreiche praktische Kenntnisse in C++, idealerweise mit guter Vertrautheit mit den aktuellen Standards (C++17, C++20) und den entsprechenden Standardbibliotheken.
- Gutes Verständnis von fortgeschrittener Template-Metaprogrammierung.
- Gute Kenntnisse von C++-Tests mit Bibliotheken wie Googletest.
- Vertrautheit mit dem Buck-Build-Tool.
- Effizienz in Python, Kommandozeilen-Python-Skripting und explorativer Arbeit mit Python-Notebooks unter Verwendung von Modulen wie numpy, scipy, matplotlib usw.
- Kenntnisse in CV und relevanten Bibliotheken wie OpenCV.
- Kenntnisse in CG und relevanten Standards wie OpenGL und deren Implementierungen, wie Qt.
- Kenntnisse in Spielentwicklungs-Engines wie Unity, Unreal.
- Kenntnisse in der Android-Entwicklung und -Debugging, idealerweise im Kontext von XR auf Mobilgeräten und HMDs.
- Praktische Kenntnisse in ML, neuronalen Netzwerken und Deep Learning, mit Fokus auf die Entwicklung und Nutzung von Infrastrukturen zur Bereitstellung von Modellen in der Produktion (ML Engineering, ML Ops).