Robot Autonomy Engineer in München

Robot Autonomy Engineer in München

München Vollzeit Vor Ort
D

Staff Robot Learning Engineer | Germany | Full-time

You’ve already trained and deployed learning-based policies on real robots. Now you can help bring the next generation of humanoid robotics into the real world.

You’ll join an ambitious robotics company developing general-purpose humanoids, building robot-learning systems that work beyond the simulator. You’ll train and improve policies, develop data pipelines, run experiments on physical hardware and tackle the challenges of reliable sim-to-real transfer.

This is a hands‑on engineering role for someone who combines strong machine-learning fundamentals with practical robotics experience. You’ll work across imitation learning, reinforcement learning and emerging vision‑language‑action models, helping turn promising approaches into robust robotic capabilities.

You’ll need:

  • Minimum 2+ years professional experience training real robot policies using reinforcement learning, imitation learning or learning from demonstration.
  • Proven experience deploying learned policies on physical robots.
  • Strong Python and PyTorch skills, with good C++.
  • Experience with robot data collection, simulation and sim‑to‑real transfer.
  • A solid understanding of robot control, action representations and closed‑loop policy execution.

Experience with humanoid manipulation, teleoperation, diffusion policies, vision‑language‑action models or real‑time action chunking would be a strong advantage.

If you want to turn advances in robot learning into capable, reliable humanoid robots, let’s chat!

#J-18808-Ljbffr

Robot Autonomy Engineer in München Arbeitgeber: DeepRec.ai

Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, in dem Ihre Ideen und Lösungen direkt in die Praxis umgesetzt werden. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und Kreativität, während wir gleichzeitig auf individuelle Wachstumschancen setzen, um Ihre Karriere im Bereich KI-Engineering voranzutreiben. Mit einem engagierten Team und der Möglichkeit, an spannenden Projekten mit namhaften Kunden zu arbeiten, ist dies der ideale Ort für alle, die ihre Fähigkeiten in der realen Welt anwenden möchten.

D

Kontaktdaten:

DeepRec.ai Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Robot Autonomy Engineer in München erhalten könntest

✨Engagier dich in Entwickler-Communities!

Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.

✨Zeig deine Fähigkeiten!

Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei DeepRec.ai anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Robot Autonomy Engineer bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!

✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!

Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.

✨Such dir Mentoren und Feedback!

Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei DeepRec.ai vorzubereiten!

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.

Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.

Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.

Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei DeepRec.ai klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei DeepRec.ai vorbereitet

✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges

In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!

✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren

Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.

✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen

In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.

✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur

Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.