Reinforcement Learning Engineer – Humanoid Robotics

Marco Fuhrer – Management Consultants; Zürich; On-site; CHF 90,000 - 150,000; Full time

Job summary

Marco Fuhrer – Management Consultants sucht eine fachlich versierte Person für die Weiterentwicklung von RL-Politiken in der Humanoiden-Robotik. Sie arbeiten an Training, Evaluation und Verbesserung von Policy-Ansätzen in einer interdisziplinären Umgebung.

Sie besitzen einen PhD/MSc in relevantem Bereich, können Python gut einsetzen und haben Erfahrung mit RL-Frameworks sowie ROS2. Eine proaktive, eigenständige Arbeitsweise ist gefragt.

Qualifications

• PhD/MSc in Robotics, Computer Science oder einem verwandten technischen Bereich.
• Python-Programmierung und Kenntnisse in ML-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder JAX.
• In der Lage, eigenständig grundlegenden C++-Code zu schreiben und zu debuggen.
• Erfahrung mit der Entwicklung und dem Training von RL-Policy-Ansätzen.
• Kenntnisse in Imitation Learning oder verwandten lernbasierten Methoden sind von Vorteil.
• Ability to interpret training metrics and use results to guide iterations.
• Verständnis von Sim-to-Real-Herausforderungen in der Robotik.

Responsibilities

• Entwicklung, Training und Iteration von Verstärkungslern-Politiken für Menschroboter-Lokomotion und -Manipulation
• Analyse von Trainingsmetriken und Experimenten, Ableitung von Folgeaktionen
• Untersuchung von Sim-to-Real-Gaps und Entwicklung von Transfer-Ansätzen
• Entwicklung von ML-Lösungen in Python mit PyTorch, TensorFlow oder JAX
• Aufbau und Wartung von RL/IL-Trainingspipelines und Environments
• Bewertung von Lernalgorithmen und Anpassung an spezifische Probleme
• Zusammenarbeit in einem interkulturellen Team an einem neuartigen Humanoiden
• Proaktive Identifikation von Verbesserungsmöglichkeiten und Team-Input

Skills

Python

C++

Reinforcement Learning

PyTorch

TensorFlow

JAX

ROS2

Simulation

robotics

Education

PhD/MSc in Robotics or related field

Tools

Isaac Sim

ROS2

Job description

Marco Fuhrer – Management Consultants sucht eine fachlich versierte Person für die Weiterentwicklung von RL-Politiken in der Humanoiden-Robotik. Sie arbeiten an Training, Evaluation und Verbesserung von Policy-Ansätzen in einer interdisziplinären Umgebung.

Sie besitzen einen PhD/MSc in relevantem Bereich, können Python gut einsetzen und haben Erfahrung mit RL-Frameworks sowie ROS2. Eine proaktive, eigenständige Arbeitsweise ist gefragt.