Physical AI Trainer - RoboGym (Mensch)

Neura Robotics; Aachen; Vor Ort; EUR 65.000 - 90.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Neura Robotics sucht eine/n Spezialist/in für Robot Learning, der/die NeuraGym-Nutzer praktisch schult und Trainingssessions plant. Sie begleiten Teleoperation, Annotation, Training, Simulation, Deployment und Validierung der Roboterfähigkeiten.

Sie arbeiten eng mit Robotik-Ingenieuren zusammen, unterstützen das Training von Modellen, identifizieren Daten- oder Skriptprobleme und helfen dabei, Fehler zu beheben. Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse sind wünschenswert.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Robotik, Elektrotechnik oder einem ähnlichen Bereich.
• Mindestens 3 Jahre praktische Erfahrung mit Robot Learning oder Physical AI.
• Gute Python-Kenntnisse, C++ ist ein Plus. Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow ist von Vorteil.
• Freude daran, direkt mit echten Robotern, Teleoperation und der dazugehörigen Software zu arbeiten.
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder GCP) und Robotik-Simulationen (z. B. IsaacSim oder MuJoCo) ist ein Plus.
• Du kannst Wissen gut vermitteln, Probleme strukturiert lösen und mehrere Trainingsprojekte gleichzeitig betreuen.
• Du kommunizierst klar mit Forschern, Entwicklern und Anwendern und sprichst gut Englisch und Deutsch (B2-C1).

Aufgaben

• Du schulst NeuraGym-Nutzer praktisch und zeigst ihnen, wie sie Roboterfähigkeiten trainieren.
• Dabei planst du Trainings, prüfst, was machbar ist, und organisierst Demo- und Datensammlungs-Sessions.
• Du führst Nutzer durch den gesamten NeuraGym-Prozess - von Teleoperation über Annotation und Training bis hin zu Simulation, Deployment und Validierung.
• Du arbeitest eng mit Robotik-Ingenieuren bei Datenerfassung und Live-Demos zusammen.
• Du unterstützt Nutzer beim Trainieren und Verbessern ihrer Modelle, findest Probleme in den Daten oder Trainingsskripten und hilfst dabei, Fehler zu beheben.
• Du bist die Schnittstelle zwischen den Nutzern sowie den Cloud- und AI-Teams und sorgst für einen guten Austausch.
• Du gibst Feedback aus den Trainings direkt an die NeuraGym- und Core-AI-Teams weiter, damit die Produkte weiter verbessert werden.

Kenntnisse

Python

C++

PyTorch

TensorFlow

Cloud platforms

English

German

Ausbildung

Master in Informatik

Tools

AWS

Azure

GCP

IsaacSim

MuJoCo

Jobbeschreibung

Deine Aufgaben

• Du schulst NeuraGym-Nutzer praktisch und zeigst ihnen, wie sie Roboterfähigkeiten trainieren. Dabei planst du Trainings, prüfst, was machbar ist, und organisierst Demo- und Datensammlungs-Sessions.

• Du führst Nutzer durch den gesamten NeuraGym-Prozess - von Teleoperation über Annotation und Training bis hin zu Simulation, Deployment und Validierung.

• Du arbeitest eng mit Robotik-Ingenieuren bei Datenerfassung und Live-Demos zusammen, damit die Roboter das gewünschte Verhalten zeigen und sicher arbeiten.

• Du unterstützt Nutzer beim Trainieren und Verbessern ihrer Modelle, findest Probleme in den Daten oder Trainingsskripten und hilfst dabei, Fehler zu beheben.

• Du bist die Schnittstelle zwischen den Nutzern sowie den Cloud- und AI-Teams und sorgst für einen guten Austausch.

• Du gibst Feedback aus den Trainings direkt an die NeuraGym- und Core-AI-Teams weiter, damit die Produkte weiter verbessert werden.

Das solltest du mitbringen

• Abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Robotik, Elektrotechnik oder einem ähnlichen Bereich.

• Mindestens 3 Jahre praktische Erfahrung mit Robot Learning oder Physical AI.

• Gute Python-Kenntnisse, C++ ist ein Plus. Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow ist von Vorteil.

• Freude daran, direkt mit echten Robotern, Teleoperation und der dazugehörigen Software zu arbeiten.

• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder GCP) und Robotik-Simulationen (z. B. IsaacSim oder MuJoCo) ist ein Plus.

• Du kannst Wissen gut vermitteln, Probleme strukturiert lösen und mehrere Trainingsprojekte gleichzeitig betreuen.

• Du kommunizierst klar mit Forschern, Entwicklern und Anwendern und sprichst gut Englisch und Deutsch (B2-C1).