Deine Mission & Herausforderungen
Multimodale Lernarchitekturen
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Du konzipierst und entwickelst Systeme, die Kameradaten, Tiefeninformationen, taktile Sensorik, IMU-Daten, Sprachinformationen und Roboterzustände zu ausführbaren Roboteraktionen zusammenführen.
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Du definierst, wie diese unterschiedlichen Modalitäten kombiniert werden und in Policies übersetzt werden, die auf unseren hochgeschickten Roboterhänden ausgeführt werden.
Simulationsinfrastruktur & Datenpipelines
- Du entwickelst und betreibst GPU-beschleunigte Simulationsumgebungen sowie die dazugehörigen Datenpipelines, um das Training von Policies effizient und skalierbar zu gestalten.
Sim-to-Real Transfer
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Du verantwortest die technische Umsetzung, um die Lücke zwischen Simulation und realer Hardware zu schließen.
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Dabei entwickelst du robuste Methoden, um trainierte Modelle zuverlässig auf physische Robotersysteme zu übertragen.
Teamführung & Technische Leitung
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Du übersetzt Forschungsfragestellungen in konkrete technische Meilensteine.
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Du unterstützt und entwickelst Engineers weiter und arbeitest eng mit Teams aus Machine Learning, Robotik und Hardware zusammen, um Lernsysteme erfolgreich auf realen Robotern einzusetzen.
Was du mitbringst
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Mindestens 6 Jahre Erfahrung in Informatik oder einem vergleichbaren technischen Bereich, einschließlich relevanter Erfahrung bei der Entwicklung und Implementierung von AI-Systemen auf realer Robotik-Hardware.
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Praktische Erfahrung in der Leitung oder Mitgestaltung von multimodalen Manipulationssystemen, die Vision, Sprache, taktile Sensorik und Propriozeption kombinieren.
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Nachweisbare Erfahrung im Aufbau von Simulationsinfrastrukturen mit Isaac Lab, Isaac Sim, MuJoCo oder vergleichbaren Frameworks für Reinforcement Learning und Sim-to-Real-Transfer.
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Tiefgehende praktische Kenntnisse in:
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Imitation Learning (inklusive Diffusion Policies)
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Deep Reinforcement Learning
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Hybriden Lernverfahren auf realer Robotik-Hardware
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Erfahrung mit Datenpipelines für heterogene Hochfrequenz-Sensordaten, beispielsweise:
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Teleoperation
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Taktile Sensorik
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Kameradaten
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Tiefendaten
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Roboterzustände
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Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und C++ sowie Erfahrung mit ROS 2 und Embedded- bzw. Echtzeitsystemen.
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Fähigkeit, vage oder offene Forschungsfragen in konkrete technische Ziele und umsetzbare Engineering-Meilensteine zu übersetzen.
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Erfahrung in der fachlichen Weiterentwicklung und Unterstützung von Junior Engineers.
Von Vorteil
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Erfahrung mit hochgradig beweglichen, sehnengetriebenen oder stark taktil ausgestatteten Roboterhänden.
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Kenntnisse von Vision-Language-Action (VLA)-Architekturen oder vergleichbaren Vision-Language-Modellen sowie großskaligen Pre-Training-Workflows.
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Beiträge zur Robotik- oder AI-Forschungsgemeinschaft, beispielsweise Veröffentlichungen oder aktive Mitarbeit im Umfeld von:
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IEEE International Conference on Robotics and Automation
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IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems
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Conference on Robot Learning
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Conference on Neural Information Processing Systems
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