AI Engineer – Human-to-Robot Learning (Mensch)

Neura Robotics; Gemeindeverwaltungsverband Metzingen, Riederich; Vor Ort; EUR 75.000 - 110.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Neura Robotics sucht eine erfahrene Fachkraft im Bereich KI und Robotik, um multimodale Daten in lernfähige Repräsentationen zu überführen und Cross-Embodiment-Transfers zu realisieren. Sie entwickeln robotische Foundation Models und arbeiten eng mit Hardware- und Systems-Engineering-Teams zusammen.

Sie gestalten Pretraining- und Finetuning-Strategien, bauen Benchmarks zur Generalisierung und leiten Anforderungen für Data-Capturing-Devices ab, um fortgeschrittene KI in der Praxis voranzutreiben.

Qualifikationen

• Master- oder PhD-Abschluss in Computer Science, Machine Learning, Robotik oder vergleichbar.
• Praktische Erfahrung mit multimodalen Foundation Models (VLA, Video-Action oder Vergleichbares).
• Erfahrung mit Cross-Embodiment-Transfer und RL-basiertem Retargeting.
• Tiefes Verständnis von Low-Level Robotics Control.
• Fundierte Kenntnisse in Imitation Learning, Representation Learning und Self-Supervised Learning über verschiedene Sensor-Modalitäten hinweg.
• Sicherer Umgang mit modernen Machine-Learning-Frameworks und großskaliger Trainingsinfrastruktur.
• Kommunikationsstärke, die den Wechsel zwischen Researchern, Engineers und Hardware-Teams ermöglicht.
• Fließendes Englisch, Deutsch von Vorteil.

Aufgaben

• Menschliches Verhalten modellieren: Aus multimodalen, am Körper getragenen Daten Repräsentationen ableiten, die Roboter nutzen können.
• Zwei Körper verbinden: Cross-Embodiment-Transfer-Herausforderungen lösen und Bewegungen in nutzbare Action Spaces übersetzen.
• Foundation Models bauen, die handeln: Pretraining- und Fine-Tuning-Strategien für robotische Foundation Models entwerfen.
• Den Beweis liefern: Benchmarks bauen, Modelle prüfen, die Generalisierung sicherstellen.
• Datenerfassung mitgestalten: klare Anforderungen für Data-Capturing-Devices ableiten.
• Cross-funktionale Zusammenarbeit: eng mit Hardware- und Systems-Engineering-Teams arbeiten.

Jobbeschreibung

Deine Mission & Herausforderungen

• Menschliches Verhalten modellieren: Verwandle multimodale, am Körper getragene Daten in Repräsentationen, aus denen ein Roboter lernen kann.

• Zwei Körper verbinden: Löse Cross-Embodiment-Transfer-Herausforderungen und übersetze menschliche Bewegungen und Interaktionen in Action Spaces, die ein Roboter mit einem völlig anderen Körperbau nutzen kann.

• Foundation Models bauen, die handeln: Entwirf Pretraining- und Fine-Tuning-Strategien für robotische Foundation Models.

• Den Beweis liefern: Baue die Benchmarks, die Modelle, die nur imitieren, von Modellen unterscheiden, die generalisieren.

• Die nächste Datenerfassung mitgestalten: Verwandle blinde Flecken der Modelle in präzise, konkrete Anforderungen für Data-Capturing-Devices.

• Cross-funktionale Zusammenarbeit: Arbeite Schulter an Schulter mit Hardware- und Systems-Engineering-Teams, während du dich klar auf die Daten- und KI-Seite fokussierst.

Was du mitbringst

• Master- oder PhD-Abschluss in Computer Science, Machine Learning, Robotik oder vergleichbar.

• Echte, praktische Erfahrung mit multimodalen Foundation Models (VLA, Video-Action oder Vergleichbares).

• Erfahrung mit Cross-Embodiment-Transfer und RL-basiertem Retargeting.

• Tiefes Verständnis von Low-Level Robotics Control.

• Fundierte Kenntnisse in Imitation Learning, Representation Learning und Self-Supervised Learning über verschiedene Sensor-Modalitäten hinweg.

• Sicherer Umgang mit modernen Machine-Learning-Frameworks und großskaliger Trainingsinfrastruktur.

• Kommunikationsstärke, die dir den mühelosen Wechsel zwischen Researchern, Engineers und Hardware-Teams ermöglicht.

• Fließendes Englisch, Deutsch von Vorteil.