Dynamics, System Identification & Estimation Engineer - PLA (human)

Gestalten Sie die Zukunft der Mensch-Roboter-Kollaboration. In der Softwareabteilung entwickeln Sie robotergestützte Lösungen, die die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine neu definieren. Sie arbeiten mit modernster Technologie und setzen branchenverändernde Standards. Sie helfen nicht nur bei der Entwicklung unserer Lösungen, sondern setzen auch neue Trends und treiben Innovationen voran. In einem agilen und interdisziplinären Team engagieren Sie sich in spannenden Projekten. Mit klaren Scrum-Prozessen wie täglichen Stand-ups, Sprint-Planung und Reviews bleiben Sie flexibel und effizient. Die enge Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen ermöglicht es Ihnen, Softwarelösungen zu schaffen, die sowohl technisch fortschrittlich als auch praktisch effektiv sind. Hier finden Sie ein Umfeld, in dem Kreativität und technologische Exzellenz Hand in Hand gehen. Wenn Sie bereit sind, Ideen in die Realität umzusetzen und Technologie auf die nächste Stufe zu heben, bietet das Softwareentwicklungsteam bei NEURA die perfekte Herausforderung für Sie.

Verantwortlichkeiten und Herausforderungen

• Verantwortung für die Genauigkeit dynamischer Modelle: Definition von Modelltreue-Metriken und Verantwortung für die Lücke zwischen dem Verhalten der Simulation und dem realen Hardwareverhalten bei dynamischen Bewegungen und kontaktreichen Interaktionen.
• Systemidentifikation auf 4NE-1-Hardware: Motorparameter, Gelenkreibung, Übertragungsdynamik — Entwurf von Erregungstrajektorien, Anpassung von Regressoren, Beobachtbarkeitsanalyse, iterative Verfeinerung anhand von Hardware-Daten.
• Erstellung und Wartung von Simulationsmodellen: MuJoCo- und Isaac-Sim-Modelle, die das Verhalten in der realen Welt unter dynamischer Belastung und Kontakt widerspiegeln; Parametrisierung von Kontaktmodellen, Kalibrierung von Aktuatoren.
• Echtzeit-Zustandsabschätzung: Implementierung und Feinabstimmung von EKF/UKF für Beckenpose, Geschwindigkeit und Fußkontaktstatus bei RT-Schleifenraten; Speisung nachgelagerter Steuerungen und loco-manipulation Policy-Eingaben.
• Sim-to-Real-Pipeline: Parameterabschätzungszyklen, hardwaregestützte Kalibrierung, Validierung gegen Motion-Capture- oder externe Referenzsysteme — der kontinuierliche Feedback-Zyklus zwischen Hardwarekampagnen und aktualisierten Sim-Modellen.
• Verantwortung für Fehlerquellen: Debugging von modellgenauigkeitsbedingten Fehlern — Steuerungsinstabilität durch ungenaue Dynamik, Schätzdrift oder -verzerrung, die zu Divergenz führt, falsche Kontakt-/Kraftabschätzung, die zu Instabilität bei dynamischen Interaktionen führt.
• Schnittstelle zwischen Teams: Bereitstellung aktualisierter Pinocchio-Modellparameter für die WBC- und Zustandsabschätzungsingenieure in der Kernrobotersoftware; Abstimmung der Entwürfe von Erregungstrajektorien mit den Ingenieuren für Lokomotion und RL/Steuerung.

Qualifikationen

• MSc oder PhD in Robotik, Maschinenbau, Elektrotechnik oder einem verwandten Bereich mit einer soliden Grundlage in Dynamik, Schätzung und Steuerung.
• Über 4 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Zustandsabschätzungs- oder Systemidentifikationslösungen für Echtzeit-Robotersysteme — an echter Hardware, nicht nur Simulation.
• Systemidentifikation auf physischen Robotersystemen: Entwurf von Erregungstrajektorien, Anpassung von kleinsten Quadraten oder maximaler Wahrscheinlichkeit, Identifizierung von Aktuator- und Übertragungsparametern.
• Implementierung von Zustandsabschätzungen: EKF oder UKF für die Pose, Geschwindigkeit und den Kontaktstatus auf einer bein- oder mobilen Roboterplattform.
• Tiefe Kenntnisse in der starren Körperdynamik: Kontaktmodellierung, Aktuatorverhalten und wie Modellungenauigkeiten zu Steuerungsinstabilität führen — nicht nur theoretische Vertrautheit.
• Erfahrung in der Unterstützung von Steuerungssystemen (MPC, WBC) oder gelernten Politiken (RL) durch Hardwarebereitstellung — Verständnis dafür, wie die Qualität des Modells die Politikübertragung beeinflusst.
• C++ für Produktions-RT-Systeme; Python für Analyse, Werkzeuge und Kalibrierungspipelines.

Wünschenswert

• Praktische Erfahrung mit humanoiden oder beinartigen Robotern — 4NE-1 ist ein vollwertiger Humanoid; bipedale Dynamik und Kontaktkomplexität sind direkt relevant.
• Differenzierbare Simulatoren für gradientenbasierte Systemidentifikation (Brax, DiffTaichi oder vergleichbar).
• Methodik für den Sim-to-Real-Transfer: Domänenrandomisierung, adaptive Kalibrierung, Residualphysikmodellierung.
• Pinocchio für die Berechnung von starren Körpermodellen und die Analyse der Parametersensitivität.
• Erstellung von MuJoCo-Modellen: MJCF-Kontaktparameter, Aktuatormodelle, Sehnendynamik.
• Schätzungen auf Basis von Faktorgrafiken (GTSAM, iSAM2) für eng gekoppelte IMU + Kinematikfusion.
• Veröffentlichungen oder Open-Source-Beiträge in der Dynamik von beinartigen Robotern, Systemidentifikation oder Sim-to-Real-Transfer.

Was Sie erwarten können

• Kreative Freiheit und Agilität: Genießen Sie eine dynamische, selbstständige Arbeitskultur mit flachen Hierarchien, flexiblen Arbeitszeiten und 25 Urlaubstagen. Ideal für diejenigen, die ein inspirierendes berufliches Umfeld suchen, egal ob Sie am Anfang Ihrer Karriere stehen oder ein erfahrener Experte sind.
• Leidenschaft für den Sieg: Ein leidenschaftliches und hochqualifiziertes Team internationaler Experten, das darauf abzielt, Roboterassistenten neu zu definieren.
• Attraktive Vergütung: Genießen Sie ein wettbewerbsfähiges Gehaltspaket sowie exklusive Mitarbeiterrabatte.
• Ein Team: Ob Sommerfest oder Unternehmensversammlungen, wir feiern unsere Erfolge gemeinsam.
• Berufliches Wachstum: Unterstützung für Ihre persönliche und berufliche Entwicklung.