AI Manipulation Engineer (Mensch)

Über diese Stelle

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

- Du arbeitest an einer der anspruchsvollsten Herausforderungen der Robotik: der Multi-Contact-Manipulation auf realer, unteraktuierter und taktil hochauflösender Hardware.

- 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

- Master- oder PhD-Abschluss in Robotik, Informatik, Machine Learning oder einem verwandten Fachgebiet mit Schwerpunkt auf Robotischer Manipulation oder Reinforcement Learning.

- Praktische Erfahrung beim Training von Manipulations-Policies mittels Imitation Learning oder Deep Reinforcement Learning auf realen Roboterarmen oder hochgeschickten Roboterhänden.

- Tiefgehende Kenntnisse in GPU-beschleunigten Simulationsumgebungen wie Isaac Lab, Isaac Sim, MuJoCo oder vergleichbaren Frameworks, einschließlich der Entwicklung eigener Simulationsumgebungen und Assets.

- Sehr gute Kenntnisse in PyTorch sowie Erfahrung mit Robot-Learning-Frameworks wie:

- Stable-Baselines3

- Ray RLlib

- LeRobot

- Fundiertes Verständnis von:

- Kinematik

- Dynamik

- Räumlichen Transformationen

- Regelungstechnik und Closed-Loop-Control

- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und C++.

- Erfahrung mit sauberem, reproduzierbarem Software-Engineering sowie dem Einsatz von Git und Docker.

VON VORTEIL

- Erfahrung mit Teleoperationssystemen wie:

- VR-Controllern

- Datenhandschuhen

- Vision-basiertem Handtracking

- Erfahrung beim Training oder Fine-Tuning von Vision-Language-Action (VLA)-Modellen oder diffusionsbasierten Architekturen.

- Erfahrung mit sehnengetriebenen oder stark unteraktuierten mechanischen Systemen.

- Gute Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse sind ein Plus.