Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere KI-Modelle für physische Roboteranwendungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Robotik mit einer dynamischen Forschungsumgebung.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, wettbewerbsfähiges Gehalt und Zugang zu modernster Technologie.
- Weitere Informationen: Exzellente Karrierechancen in einem schnell wachsenden Technologiefeld.
- Warum dieser Job: Sei Teil der Zukunft der Robotik und forme die nächste Generation von intelligenten Maschinen.
- Qualifikationen: Master oder PhD in Informatik, Robotik oder verwandten Bereichen erforderlich.
Standort: München, Deutschland
Sprache: Deutsch (B2+ erforderlich) & Englisch
Arbeitsmodell: Hybrid (Vor-Ort-Hardware-Labortage)
Stellenart: Vollzeit, unbefristet
Die Gelegenheit
Im Auftrag eines hochinnovativen, gut finanzierten Pioniers im deutschen Robotik-Ökosystem suchen wir einen visionären Spezialisten für Generative AI / Large Behaviour Model (LBM). Dieses Unternehmen bewegt sich an der absoluten Grenze der physischen KI und weicht aktiv von traditioneller, deterministischer Programmierung ab. Stattdessen entwickeln sie modernste neuronale Architekturen, die intelligenten physischen Agenten die Fähigkeit verleihen, komplexe Manipulationsaufgaben in unstrukturierten Umgebungen zu erkennen, zu schlussfolgern und autonom auszuführen.
Basierend in München kombiniert diese Organisation die agile Dynamik eines Elite-Deep-Tech-Forschungslabors mit der robusten Ingenieurinfrastruktur eines etablierten Branchenveränderers. Diese Position bietet eine seltene hybride Balance: die Flexibilität der Remote-Softwareentwicklung gepaart mit kritischer praktischer Hardwarevalidierung in einem erstklassigen Robotiklabor.
Die Kernmission:
Übergang fortschrittlicher generativer Modelle vom digitalen Bereich in die physische Realität. Der erfolgreiche Kandidat wird die Entwicklung multimodaler Architekturen leiten, bei denen hochrangige semantische Absichten nahtlos in Zero-Shot-physische Ausführung übersetzt werden.
Hauptverantwortlichkeiten
- Architekturentwicklung: Entwerfen, Trainieren und Feinabstimmen von Vision-Language-Action (VLA)-Modellen und großen Verhaltensmodellen (LBMs), die auf latenzarme, multimodale Robotersteuerung zugeschnitten sind.
- Sim-to-Real-Pipeline-Optimierung: Aufbau und Skalierung skalierbarer Trainingspipelines unter Verwendung hyperrealistischer Simulationsphysikumgebungen, um generative Richtlinien in großem Maßstab zu trainieren, bevor Modelle auf physische Hardware bereitgestellt werden.
- End-to-End-Lernsysteme: Entwickeln, Testen und Optimieren von End-to-End-neuronalen Netzwerken, die in der Lage sind, rohe multimodale Sensoreingaben (visuell, taktil, räumliche Telemetrie) in Echtzeit flüssige Motorbefehle zu überführen.
- Cross-Funktionale Hardware-Integration: Enge Zusammenarbeit mit Embedded Software Engineers und Control System Engineers, um Modelle direkt auf Edge-Computing-Einheiten (z.B. NVIDIA Jetson-Plattformen) bereitzustellen, zu benchmarken und zu iterieren.
- Übergang zu modernster Forschung: Überwachen, Replizieren und Anpassen der neuesten Durchbrüche im maschinellen Lernen (Diffusionsrichtlinien, transformerbasierte Architekturen und generatives Verhaltensklonen) aus der Spitzenforschung in akademischen Einrichtungen in produktionsbereite kommerzielle Rahmenwerke.
Kandidatenprofil
Der ideale Kandidat befindet sich an der Schnittstelle zwischen moderner Deep-Learning-Theorie, generativer KI-Architektur und physischer Hardwarebereitstellung. Er ist von Natur aus neugierig, analytisch und hat eine tiefe Leidenschaft dafür, die unstrukturierten, realen Randfälle der verkörperten KI zu lösen.
Erforderliche Qualifikationen & Fähigkeiten
- Bildung: Masterabschluss oder Doktortitel in Informatik, Robotik, Maschinellem Lernen, Physik oder einem stark quantitativen Bereich mit speziellem Fokus auf Deep Learning.
- Erfahrung in Generativer KI & Architektur: Nachweisliche Erfolge in der Entwicklung und Skalierung von Transformatoren, Diffusionsmodellen oder großen multimodalen Grundmodellen. Spezifische Erfahrung in der Anpassung dieser Modelle für räumliches Denken, Navigation oder physische Aktionen ist von großem Vorteil.
- Kerntechnologiestack: Außergewöhnliche Programmierkenntnisse in Python und tiefes Verständnis von Frameworks für maschinelles Lernen wie PyTorch oder JAX.
- Robotik-Frameworks: Direkte praktische Erfahrung oder tiefgehendes theoretisches Verständnis von ROS2 (Robot Operating System), Datenserialisierung und robotischen Kinematik.
- Simulationswerkzeuge: Vorherige Erfahrung mit modernen Physik-Engines und Simulationsumgebungen (z.B. NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo, Drake) für das Robotiklernen.
Gen AI Large Behaviour Model Specialist Arbeitgeber: Develop
Unser Unternehmen in München ist ein herausragender Arbeitgeber, der innovative Technologien im Bereich der Robotik vorantreibt und eine dynamische Arbeitsumgebung bietet. Mit einem hybriden Arbeitsmodell kombinieren wir die Flexibilität von Remote-Arbeit mit der Möglichkeit, in einem erstklassigen Hardware-Labor praktische Erfahrungen zu sammeln. Wir fördern eine Kultur der Zusammenarbeit und des kontinuierlichen Lernens, in der Mitarbeiter die Chance haben, an der Spitze der Forschung zu arbeiten und ihre Fähigkeiten in einem unterstützenden Umfeld weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Gen AI Large Behaviour Model Specialist erhalten könnten
✨Werde Teil von Robotik-Communities
Such dir aktive Communities oder Foren im Bereich Robotik, wo Gleichgesinnte und Profis sich austauschen. Hier kannst du nicht nur viel lernen, sondern auch potenzielle Arbeitgeber kennenlernen, die nach Talenten suchen – manchmal ist es wichtiger, die richtigen Leute zu treffen, als nur Bewerbungen zu verschicken!
✨Besuche Robotik-Events und Messen
Schau dir lokale oder internationale Messen und Konferenzen an, die sich mit Robotik beschäftigen. Dort hast du die Möglichkeit, direkt mit Unternehmen wie Develop in Kontakt zu treten und dein Interesse an einer Vollzeitstelle als Gen AI Large Behaviour Model Specialist zu zeigen. Nimm Visitenkarten mit und sei bereit, dich vorzustellen!
✨Engagiere dich in Praktikumsprojekten
Wenn du vor deiner Bewerbung noch etwas direkten Erfahrung sammeln kannst, schaue nach Projekten oder Praktika im Bereich Robotik. Diese Erfahrungen sind nicht nur wertvoll, sondern zeigen auch, dass du wirklich in diesem Bereich Fuß fassen möchtest. Nutze Plattformen für offene Projekte, um erste praktische Erfahrungen zu sammeln.
✨Online-Präsenz aufbauen
Zeige deine Fähigkeiten und Kenntnisse durch ein öffentliches Portfolio oder Blog. Teile deine Projekte, sei es über GitHub oder persönliche Webseiten. Das hilft dir, sichtbar zu werden und zeigt, dass du aktiv in der Robotik arbeitest. Und vergiss nicht, dich auch über unsere Website bei Develop zu bewerben, um deine Chancen zu erhöhen, Teil des Teams zu werden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Gen AI Large Behaviour Model Specialist mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Fokussiere dich auf technische Fähigkeiten:In deiner Bewerbung solltest du unbedingt relevante technische Fähigkeiten hervorheben, die für die Robotik wichtig sind. Das beinhaltet Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder C++, sowie Erfahrung mit spezifischen Robotik-Plattformen oder -Tools. Zeig uns, dass du mit den neusten Technologien vertraut bist und welche Projekte du bereits umgesetzt hast!
Präsentation deiner Projekte und Erfahrungen:Wenn du bereits an spannenden Robotik-Projekten gearbeitet hast, dann dokumentiere diese ausführlich in deinem Lebenslauf oder in einem Portfolio. Bilder, Videos oder Links zu deinen Arbeiten können hier einen großen Unterschied machen! Zeig uns, was du kannst, und wie du Probleme gelöst hast.
Motivation und Lernbereitschaft im Anschreiben:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, schau, dass du in deinem Anschreiben zeigst, warum du genau bei Develop im Bereich Robotik arbeiten möchtest. Erkläre, wie dich unsere Mission anspricht und welche Ideen du einbringen könntest. Deine Begeisterung für das Fach und den Willen, stetig zu lernen, können uns überzeugen!
Überzeuge mit relevanten Zertifikaten:Falls du Zertifikate hast, die deine Qualifikationen untermauern, wie beispielsweise in Robotik oder Automatisierungstechnik, erwähne diese in deinem Lebenslauf. Diese Unterlagen können einen starken Eindruck hinterlassen und uns zeigen, dass du engagiert und spezialisiert bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Develop vorbereitet
✨Technisches Know-how zeigen
In der Robotik ist es entscheidend, dass wir unsere technischen Fähigkeiten präsentieren. Bereite dich darauf vor, Fachfragen zu Robotiksystemen, Programmiersprachen wie Python oder C++ und spezifischen Tools wie ROS zu beantworten. Vielleicht fragen sie dich auch nach einem Projekt, an dem du gearbeitet hast – hab dein Portfolio bereit!
✨Praktische Anwendungen diskutieren
Sei bereit, über praktische Anwendungen deiner Kenntnisse in der Robotik zu sprechen. Überlege dir vorher einige Beispiele, wo du theoretisches Wissen erfolgreich in die Praxis umgesetzt hast. Dies könnte eine interessante Projektarbeit oder eine Herausforderung, die du überwunden hast, umfassen.
✨Teamgeist demonstrieren
Da die Robotik oft Teamarbeit umfasst, ist es wichtig, deine Zusammenarbeit zu betonen. Während des Gesprächs kannst du Geschichten erzählen, die deine Teamfähigkeit und deine Fähigkeit zur Problemlösung zeigen. Du kannst sogar gemeinsam mit deinen Teamkollegen durchgeführte Simulationen oder Projekte erwähnen.
✨Langfristige Motivation vermitteln
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, wird das Unternehmen wissen wollen, dass du langfristig in der Robotik bleiben möchtest. Teile deine Zukunftspläne und wie diese zu Develop passen – sei es durch den Wunsch, an innovativen Lösungen zu arbeiten oder sich weiterzubilden. Das zeigt, dass du wirklich in die Rolle investieren willst.
