Wer wir sind
RNA Digital Solutions wurde 2016 als Industrial Tech Startup gegründet. Unsere Expertise liegt im Digitalen Maschinenbau und wir beschäftigen uns insbesondere mit der digitalen Auslegung und Herstellung automatisierter Zuführlösungen. In 2021 erfolgte der Anschluss des Startups an den Weltmarktführer in der Zuführtechnik, der Rhein-Nadel-Automation GmbH. Unser Fokus liegt zu 100% auf der Softwareentwicklung. Unsere Software-Teams verteilen sich auf die Standorte München und Aachen. In München entwickeln wir unsere Dienste für Künstliche Intelligenz und Simulation. In Aachen nutzen wir die Nähe zum Shop Floor für Sonder-Digitalisierungsprojekte und Shop Floor-bezogene Software.
An unserem Standort in München suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen Softwareentwickler (m/w/d) für die Entwicklung unserer Simulationssoftware Digital Feeder.
Die Arbeit erfolgt größtenteils mobil, eine regelmäßige, wöchentliche Anwesenheit im Office in München (ca. 1x pro Woche) ist jedoch gewünscht.
Dein Profil
- Du verfügst über hervorragende Coding-Skills in C++/Qt. Dabei spielt es für uns eine untergeordnete Rolle, ob diese im Studium, in der Ausbildung oder autodidaktisch erworben wurden.
- Du hast idealerweise den Softwareentwicklungsprozess vom UI/UX Design bis hin zum Go-Live begleitet und hast daher Kenntnisse im Code-Review, Test und Release-Management.
- Idealerweise interessierst du dich für Simulation, digitale Zwillinge und High-Tech-Maschinenbau
Folgende Toolkenntnisse sind
zwingend erforderlich:
- C++, Qt, OpenGL, GLSL-Shader, Git/GitHub
Über uns
RNA Digital Solutions GmbH entwickelt KI- & Simulations-Tools im Bereich der Zuführtechnik und des Maschinenbaus. Mithilfe unserer proprietären Simulationssoftware werden Zuführsysteme in der digitalen Welt entwickelt: ganz ohne Musterteile, schnell und mit höchsten Verfügbarkeiten. Mithilfe unserer KI wird die 50-jährige Erfahrung von RNA genutzt, um die Machbarkeit von Zuführaufgaben schnell zu beurteilen. So können Produktionsunternehmen ihre Time-to-Market verkürzen und kostspielige Fehler bei der Planung neuer Produktionsanlagen vermeiden.