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Jobs in Germany
Als Werkstudent im Bereich Embedded Software Engineering entwickelst du das Herzstück unseres Hausnotrufs: die Firmware. Du bist dafür verantwortlich, dass unsere Algorithmen zur kontaktlosen Notfallerkennung performant und absolut zuverlässig auf der Hardware laufen. Die Stelle richtet sich an Studierende, die sich in der Welt der Register, Interrupts und Echtzeit-Betriebssysteme zu Hause fühlen und Lust haben, komplexe DSP-Algorithmen (Digital Signal Processing) für Audio-Daten direkt auf Mikrocontrollern zu implementieren und zu optimieren.
Deine Mission ist es, Code zu schreiben, der im Hintergrund Leben schützt. Unser Hausnotruf basiert auf einem innovativen, kontaktlosen Ansatz: Er erkennt Hilferufe und Stürze automatisch über Geräusche. Deine Aufgabe ist es, diese anspruchsvolle Logik auf unsere Embedded-Plattformen zu bringen.
Du arbeitest tief im System an der Firmware-Entwicklung für STM32 oder ESP32 Architekturen. Dabei steht die effiziente Verarbeitung von Audio-Datenströmen im Mittelpunkt. Du implementierst und optimierst DSP-Pipelines, um sicherzustellen, dass die Geräuscherkennung auch unter Ressourcenbeschränkungen (CPU-Last, Speicherverbrauch) präzise funktioniert.
Zudem sorgst du für die nahtlose Integration in unsere Infrastruktur – von der Anbindung der Sensoren über I2S/DMA bis hin zur stabilen Kommunikation nach außen. Du schließt die Lücke zwischen theoretischer Signalverarbeitung und einer robusten, ausfallsicheren Firmware, die 24/7 stabil läuft.
Du studierst Informatik, Elektrotechnik oder ein ähnliches Fach und brennst für die hardwarenahe Programmierung. C und C++ sind für dich keine Fremdwörter, sondern deine Werkzeuge, um das Maximum aus einem Mikrocontroller herauszuholen. Du hast bereits aktiv mit Plattformen wie STM32 (Bare-Metal oder RTOS) oder ESP32 (ESP-IDF) gearbeitet und weißt, wie man Datenblätter liest, um Peripherie korrekt anzusteuern.
Besonders spannend wird es für dich, wenn Mathematik auf Code trifft: Du hast idealerweise erste Erfahrungen in der digitalen Signalverarbeitung (DSP) gesammelt, zum Beispiel durch die Arbeit mit FFTs, Filtern oder der Vorverarbeitung von Audio-Streams. Du verstehst, wie man analoge Signale digitalisiert und so aufbereitet, dass sie für die Erkennung von Notfällen nutzbar werden.
Du arbeitest strukturiert und hast den Anspruch, dass dein Code nicht nur "irgendwie läuft", sondern effizient, lesbar und wartbar ist. Du hast Freude daran, Fehler mit dem Debugger aufzuspüren und das System Stück für Stück robuster zu machen.
Das könnte deine Berufung sein, wenn du:
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Estimated Salary after Taxes *
| Salary | Monthly | Yearly |
|---|---|---|
| 16.500,00 € | 1.075,94 € | 12.911,25 € |
| 17.500,00 € | 1.134,65 € | 13.615,75 € |
Income Tax for 16.500 € in Germany →
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