Group Lead AI Engineering - NEURAGym (Mensch)

NEURA Robotics; Aachen; Vor Ort; EUR 120.000 - 180.000; Vollzeit

Zusammenfassung

NEURA Robotics in Aachen sucht eine/n Lead ML Engineer für Robotic Foundation Models. Sie bauen ein Team von Application Engineers auf und leiten es, definieren die technische Roadmap und arbeiten eng mit Robotics Engineers vor Ort zusammen, um gewünschtes Verhalten und Sicherheitsstandards sicherzustellen.

Sie verantworten das Onboarding in die NeuraGym-Pipeline (Teleoperation, Annotation, Training, Simulation, Deployment, Validierung) und unterstützen bei kritischen Blockern.

Qualifikationen

• Master oder Promotion in Informatik/Robotik/Elektrotechnik o.Ä.
• Mindestens 5 Jahre ML-Erfahrung in der Robotik — zwei der Bereiche: visuell gestützte Manipulation, Reinforcement-/Imitationslernen oder multimodale Foundation Models
• Mindestens 2 Jahre Führungserfahrung (Tech Lead/Staff Engineer/Team Lead)
• Sehr gute Python-Kenntnisse (C++ von Vorteil); PyTorch oder TensorFlow
• Sicher im Umgang mit echter Roboterhardware, Middleware und Cloud-Plattformen
• Gute Englisch- und Deutschkenntnisse (B2–C1)

Aufgaben

• Aufbau und Leitung eines leistungsstarken Application-Engineering-Teams für Robotic Foundation Models
• Technische Leitung und Eskalationsstelle für NeuraGym-Nutzer: Machbarkeit bewerten, Algorithmen auswählen, Datenerhebung planen
• Verantwortung für das Onboarding von Nutzern in die NeuraGym-Pipeline (Teleoperation, Annotation, Training, Simulation, Deployment, Validierung)
• Zusammenarbeit mit Robotics Engineers vor Ort bei Datenerfassung und Experimenten zur Sicherstellung von Verhalten und Sicherheitsstandards
• Hands-on-Unterstützung bei kritischen Blockern: Trainingsskripte prüfen, Datenprobleme identifizieren, Reproduktion von Modellfehlern unterstützen
• Schnittstelle zu Cloud- und KI-Teams; funktionsübergreifende Abstimmung fördern
• Erkenntnisse aus Projekten in die NeuraGym-Produkt-Roadmap und in die zentrale KI-Roadmap von Neura einfliessen
• Team-KPIs definieren und verfolgen (Skill-Erfolgsrate, Zeit bis zur validierten Fähigkeit, Dateneffizienz)

Kenntnisse

Teamführung

Python

C++

PyTorch/TensorFlow

Englisch/Deutsch Kommunikation

Projektkoordination

Ausbildung

Master- oder Promotion in Informatik/Robotik/Elektrotechnik

Tools

IsaacSim

MuJoCo

Jobbeschreibung

Deine Mission & Herausforderungen

• Stelle ein leistungsstarkes Team von Application Engineers für Robotic Foundation Models ein, fördere und entwickle es weiter

• Übernimm die technische Leitung und fungiere als Eskalationsstelle für NeuraGym-Nutzer: Bewerte die Machbarkeit, wähle Algorithmen aus und plane die Datenerhebung

• Verantworte das Onboarding von Nutzern in die vollständige NeuraGym-Pipeline: Teleoperation, Annotation, Training, Simulation, Deployment und Validierung

• Arbeite eng mit Robotics Engineers vor Ort während der Datenerfassung und Experimente zusammen, um gewünschtes Verhalten und Sicherheitsstandards sicherzustellen

• Greife hands-on ein, wenn das Team auf kritische Blocker stößt: Prüfe Trainingsskripte, identifiziere Datenprobleme und hilf bei der Reproduktion von Modellfehlern

• Diene als Schnittstelle zu unseren Cloud- und KI-Teams und fördere die funktionsübergreifende Zusammenarbeit und Abstimmung

• Bündele Erkenntnisse aus allen Projekten und speise sie in die NeuraGym-Produkt-Roadmap sowie in die zentrale KI-Roadmap von Neura ein

• Definiere und verfolge Team-KPIs (Skill-Erfolgsrate, Zeit bis zur validierten Fähigkeit, Dateneffizienz)

Was wir uns wünschen

• Master- oder Promotionsabschluss in Informatik, Robotik, Elektrotechnik oder einem verwandten Fachgebiet

• Mindestens 5 Jahre praktische Erfahrung im Machine Learning in der Robotik — starke Kenntnisse in mindestens zwei der folgenden Bereiche: visuell gestützte Manipulation, Reinforcement-/Imitationslernen oder multimodale Foundation Models

• Mindestens 2 Jahre Erfahrung in Personalführung oder formeller technischer Leitung (z. B. Tech Lead, Staff Engineer oder Team Lead mit direkter Führungsverantwortung)

• Sehr gute Python-Kenntnisse (C++ von Vorteil); praktische Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow

• Sicher im Umgang mit realer Roboterhardware und zugehöriger Middleware

• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder GCP) sowie Robotik-Simulationstools (z. B. IsaacSim, MuJoCo) von Vorteil

• Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe Robotikprojekte über mehrere Monate mit messbaren Ergebnissen umzusetzen

• Klare Kommunikationsfähigkeit mit der Kompetenz, zwischen Forschern, Ingenieuren und Endanwendern zu vermitteln; gute Englisch- und Deutschkenntnisse (B2–C1)