Robotics ML Engineer — Sim-to-Hardware at a Startup

Robotics ML Engineer — Sim-to-Hardware at a Startup

Vollzeit 63000 - 77000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und optimiere ML-Modelle für Roboter in Simulation und Hardware.
  • Unternehmen: Innovatives Startup im Bereich Robotik mit dynamischem Team.
  • Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Kreatives Umfeld mit viel Raum für persönliche Entfaltung.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Robotik und arbeite an bahnbrechenden Technologien.
  • Qualifikationen: Erfahrung in maschinellem Lernen und Leidenschaft für Robotik.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.

Exclaim Robotics sucht einen frühen ML-Ingenieur, der die Trainingspipeline für Roboter-Richtlinien übernimmt. Sie werden Richtlinien in der Simulation trainieren und iterieren, bevor sie auf Hardware übertragen werden, um eine robuste Leistung in Datenzentrum-Rack-Szenarien sicherzustellen.

Sie werden mit einem kleinen Team aus den Bereichen ML, Wahrnehmung und Bereitstellung arbeiten, ein anfängliches Trainingssetup übernehmen und zur End-to-End-Pipeline von der Datensammlung bis zur Richtlinienbewertung beitragen.

Robotics ML Engineer — Sim-to-Hardware at a Startup Arbeitgeber: Exclaim Robotics

Exclaim Robotics ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Technologien im Bereich Robotik und maschinelles Lernen vorantreibt. In einem dynamischen Start-up-Umfeld bieten wir eine offene und kollaborative Arbeitskultur, die kreatives Denken und persönliche Entwicklung fördert. Unsere Mitarbeiter haben die Möglichkeit, an spannenden Projekten zu arbeiten und ihre Fähigkeiten in einem wachsenden Team weiterzuentwickeln, während sie einen direkten Einfluss auf die Zukunft der Robotik haben.

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Kontaktdaten:

Exclaim Robotics Recruiting-Team

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Robotics ML Engineer — Sim-to-Hardware at a Startup mit Bravour zu bestehen

Maschinelles Lernen (ML)
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