Embedded & Firmware Engineer (Mensch)

Metzingen / Riederich. Posted 6 months ago

The role

Du entwickelst die Firmware für kognitive Roboter. Du arbeitest über den gesamten Embedded-Stack von Bare-Metal-Treibern bis zu RTOS-Applikationen und Kommunikations-Middleware.

What you will do

Entwickle, portiere und pflege Board Support Packages (BSPs) sowie Low-Level-Treiber für ARM-Cortex-M- und Cortex-A-Plattformen
Architekturiere und implementiere RTOS-Applikationsschichten mit FreeRTOS
Integriere Sensoren und Aktuatoren wie IMUs, Encoder, taktile Sensoren, ToF-Sensoren, Kraft-/Drehmomentsensoren und BLDC-Motorcontroller
Entwickle und pflege Kommunikations-Middleware wie CAN-FD-Netzwerkmanagement, micro-ROS / DDS-XRCE-Bridge und EtherCAT-Slave-Stacks
Implementiere Safety- und Monitoring-Funktionen wie Hardware-Watchdogs und Software-Sicherheitsmechanismen
Entwickle Mechanismen für OTA-Updates und Konfigurationsmanagement
Schreibe Unit- und Integrationstests für Firmware-Module
Pflege sauberen, dokumentierten und reviewbaren Code

Required qualifications

Bachelor oder Master in Elektrotechnik, Computer Engineering, Embedded Systems oder einem vergleichbaren Bereich
3+ Jahre Erfahrung in professioneller Embedded-Firmware-Entwicklung in Echtzeit- und ressourcenbeschränkten Systemen
Exzellente Kenntnisse in C/C++ für Mikrocontroller
Praktische Erfahrung mit ThreadX oder vergleichbaren RTOS-Systemen
Erfahrung mit ARM Cortex-M (M0/M3/M4/M7/M33)
Erfahrung mit relevanten Schnittstellen und Protokollen wie EtherCAT, SPI, I²C, UART, USB CDC/HID oder CAN-FD
Erfahrung mit Debugging mit Logikanalysatoren und Oszilloskopen
Erfahrung mit Firmware-CI/CD, Unit-Test-Frameworks (Unity, Ceedling, GoogleTest Embedded) und Git
Fähigkeit, Hardware-Schaltpläne zu lesen
Gute Englischkenntnisse

Nice to have

Cortex-A-Plattformen mit Embedded Linux oder Zephyr
Erfahrung mit micro-ROS oder ROS 2 Integration (FastDDS)
Deutsch ist im täglichen Austausch von Vorteil

About the company

Die Roboter von NEURA Robotics verarbeiten hochdichte, sicherheitskritische Echtzeit-Workloads über ein verteiltes Netzwerk aus Mikrocontrollern und SoCs.