Technical Lead - AI Manipulation and Simulation (Mensch) - #2676455

NEURA Robotics


Date: vor 56 Minuten
Stadt: München
Vertragstyp: Ganztags
Arbeitsplan: Volle Tag
NEURA Robotics
Deine Mission & Herausforderungen

Multimodale Lernarchitekturen

  • Du konzipierst und entwickelst Systeme, die Kameradaten, Tiefeninformationen, taktile Sensorik, IMU-Daten, Sprachinformationen und Roboterzustände zu ausführbaren Roboteraktionen zusammenführen.
  • 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

  • Du verantwortest die technische Umsetzung, um die Lücke zwischen Simulation und realer Hardware zu schließen.
  • Dabei entwickelst du robuste Methoden, um trainierte Modelle zuverlässig auf physische Robotersysteme zu übertragen.

Teamführung & Technische Leitung

  • Du übersetzt Forschungsfragestellungen in konkrete technische Meilensteine.
  • 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

  • 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.
  • Praktische Erfahrung in der Leitung oder Mitgestaltung von multimodalen Manipulationssystemen, die Vision, Sprache, taktile Sensorik und Propriozeption kombinieren.
  • Nachweisbare Erfahrung im Aufbau von Simulationsinfrastrukturen mit Isaac Lab, Isaac Sim, MuJoCo oder vergleichbaren Frameworks für Reinforcement Learning und Sim-to-Real-Transfer.
  • Tiefgehende praktische Kenntnisse in:
    • Imitation Learning (inklusive Diffusion Policies)
    • Deep Reinforcement Learning
    • Hybriden Lernverfahren auf realer Robotik-Hardware
  • Erfahrung mit Datenpipelines für heterogene Hochfrequenz-Sensordaten, beispielsweise:
    • Teleoperation
    • Taktile Sensorik
    • Kameradaten
    • Tiefendaten
    • Roboterzustände
  • Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und C++ sowie Erfahrung mit ROS 2 und Embedded- bzw. Echtzeitsystemen.
  • Fähigkeit, vage oder offene Forschungsfragen in konkrete technische Ziele und umsetzbare Engineering-Meilensteine zu übersetzen.
  • Erfahrung in der fachlichen Weiterentwicklung und Unterstützung von Junior Engineers.
Von Vorteil

  • Erfahrung mit hochgradig beweglichen, sehnengetriebenen oder stark taktil ausgestatteten Roboterhänden.
  • Kenntnisse von Vision-Language-Action (VLA)-Architekturen oder vergleichbaren Vision-Language-Modellen sowie großskaligen Pre-Training-Workflows.
  • Beiträge zur Robotik- oder AI-Forschungsgemeinschaft, beispielsweise Veröffentlichungen oder aktive Mitarbeit im Umfeld von:
    • IEEE International Conference on Robotics and Automation
    • IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems
    • Conference on Robot Learning
    • Conference on Neural Information Processing Systems

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