Deine Mission & Herausforderungen
Policy Design & Training
- Du entwickelst und trainierst lernbasierte Policies, die multimodale Sensordaten – von Vision und Sprache bis hin zu taktiler Sensorik und IMU-Daten – in präzise, flüssige und sichere Roboteraktionen übersetzen.
Multi-Contact Manipulation
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Du arbeitest an einer der anspruchsvollsten Herausforderungen der Robotik: der Multi-Contact-Manipulation auf realer, unteraktuierter und taktil hochauflösender Hardware.
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Dabei bewegst du dich an der Schnittstelle von Imitation Learning, Reinforcement Learning und realer Hardware-Deployment.
Steuerung hochgeschickter Roboterhände
- Du bringst den Roboterhänden von NEURA bei, Objekte mit menschenähnlicher Geschicklichkeit zu greifen, zu manipulieren und mit ihrer Umgebung zu interagieren.
Zusammenarbeit & Umsetzung
- Du arbeitest eng mit Teams aus Machine Learning, Robotik und Softwareentwicklung zusammen, um trainierte Policies erfolgreich auf die Hardware zu bringen und produktiv einzusetzen.
Was du mitbringst
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Master- oder PhD-Abschluss in Robotik, Informatik, Machine Learning oder einem verwandten Fachgebiet mit Schwerpunkt auf Robotischer Manipulation oder Reinforcement Learning.
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Praktische Erfahrung beim Training von Manipulations-Policies mittels Imitation Learning oder Deep Reinforcement Learning auf realen Roboterarmen oder hochgeschickten Roboterhänden.
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Tiefgehende Kenntnisse in GPU-beschleunigten Simulationsumgebungen wie Isaac Lab, Isaac Sim, MuJoCo oder vergleichbaren Frameworks, einschließlich der Entwicklung eigener Simulationsumgebungen und Assets.
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Sehr gute Kenntnisse in PyTorch sowie Erfahrung mit Robot-Learning-Frameworks wie:
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Stable-Baselines3
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Ray RLlib
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LeRobot
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Fundiertes Verständnis von:
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Kinematik
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Dynamik
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Räumlichen Transformationen
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Regelungstechnik und Closed-Loop-Control
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Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und C++.
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Erfahrung mit sauberem, reproduzierbarem Software-Engineering sowie dem Einsatz von Git und Docker.
Von Vorteil
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Erfahrung mit Teleoperationssystemen wie:
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VR-Controllern
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Datenhandschuhen
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Vision-basiertem Handtracking
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Erfahrung beim Training oder Fine-Tuning von Vision-Language-Action (VLA)-Modellen oder diffusionsbasierten Architekturen.
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Erfahrung mit sehnengetriebenen oder stark unteraktuierten mechanischen Systemen.
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Gute Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse sind ein Plus.
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