Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Algorithmen für humanoide Roboter und löse komplexe Manipulationsprobleme.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Robotik mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt und die Möglichkeit, an vorderster Front der Robotik zu arbeiten.
- Weitere Informationen: Energiegeladenes Team mit einer Vorliebe für Zusammenarbeit und Innovation.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Robotik und arbeite an bahnbrechenden Technologien.
- Qualifikationen: MSc oder PhD in Robotik oder Maschinenlernen mit Fokus auf Verstärkungslernen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Über Flexion
Bei Flexion entwickeln wir die Intelligenzschicht, die die nächste Generation humanoider Roboter antreibt. Unsere Mission ist es, den Übergang von fragilen Prototypen zur realen Bereitstellung humanoider Roboter zu beschleunigen. Wir wurden von führenden Wissenschaftlern im Bereich Robotik und Verstärkungslernen (ehemals Nvidia, ehemals ETH Zürich) gegründet und von führenden internationalen VC-Firmen unterstützt. In nur wenigen Monaten haben wir von unserem ersten Code bis zur Bereitstellung echter humanoider Fähigkeiten Fortschritte gemacht.
Die Rolle
Wir suchen einen Forschungsingenieur, der die Grenzen der RL-basierten Manipulation für humanoide Roboter verschiebt. Sie werden an einigen der schwierigsten Probleme in der Robotik arbeiten: das Ermöglichen von Robotern, langanhaltende, kontaktreiche Manipulationsaufgaben mithilfe von Verstärkungslernen zu lösen und diese Lösungen zuverlässig in der realen Welt zum Funktionieren zu bringen. Dies ist eine tief technische Rolle an der Schnittstelle von Forschung und Ingenieurwesen.
Sie sind verantwortlich für die Entwicklung neuer Algorithmen, die Skalierung von Trainingssystemen und die Schließung der Lücke zwischen Simulation und Realität. Dazu gehört die Bewältigung von spärlichen Belohnungen, Erkundungs- und Stabilitätsherausforderungen sowie die Verbesserung des Sim-to-Real-Transfers durch bessere Modellierung, Trainingsstrategien und die Nutzung von Daten aus der realen Welt.
Sie arbeiten mit einem hohen Maß an Eigenverantwortung und eng mit Simulation und Steuerung zusammen, um integrierte Lösungen zu entwickeln, die in echte Roboterfähigkeiten übersetzt werden.
Hauptverantwortlichkeiten
- Die Grenzen der RL-basierten Manipulation verschieben. Sie entwerfen und entwickeln lernbasierte Ansätze für komplexe Manipulationsaufgaben mit Fokus auf geschickte, kontaktreiche Interaktionen.
- Langfristige und spärliche Belohnungsaufgaben lösen. Sie arbeiten an Algorithmen und Systemdesigns, die es Robotern ermöglichen, mehrstufige Manipulationsprobleme mit verzögerten Belohnungen zu lösen.
- Sim-to-Real-Transfer vorantreiben. Sie entwickeln Methoden, die Richtlinien zuverlässig von der Simulation auf physische Roboter übertragen.
- Verstärkungslernsysteme skalieren. Sie erweitern und optimieren großangelegte Trainingspipelines, um effizientes Lernen über Hunderttausende paralleler Umgebungen zu ermöglichen.
- Neue Lernansätze entwickeln. Sie erkunden und implementieren neuartige Methoden an der Schnittstelle von Verstärkungslernen, Imitationslernen und modellbasierten Techniken.
- Über den gesamten Stack hinweg zusammenarbeiten. Sie arbeiten eng mit Simulation und Steuerung zusammen, um eine enge Integration zwischen Lernalgorithmen und der Infrastruktur, die sie unterstützt, sicherzustellen.
Qualifikationen
- MSc oder PhD in Robotik, Maschinenlernen oder einem eng verwandten Bereich mit starkem Fokus auf Verstärkungslernen und Manipulation.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Arbeit an Robotermanipulationsproblemen, insbesondere bei kontaktreichen oder geschickten Aufgaben.
- Starker Hintergrund im Verstärkungslernen, einschließlich Erfahrung mit modernen Algorithmen und deren praktischen Einschränkungen.
- Praktische Erfahrung mit Sim-to-Real-Transfer in der Robotik.
- Ausgezeichnete Programmierkenntnisse in Python.
- Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten und offene Probleme bis zur Vollendung zu bearbeiten.
Vorteile
- Wettbewerbsfähiges Vergütungspaket.
- Ein Platz in der ersten Reihe eines der ehrgeizigsten Robotikunternehmen Europas.
- Ein energiegeladenes, kollaboratives Team mit einer Neigung zum Handeln.
AI Research Engineer - RL Manipulation Arbeitgeber: Flexion
Flexion ist ein herausragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze der Robotikforschung zu arbeiten und innovative Lösungen für humanoide Roboter zu entwickeln. Mit einem wettbewerbsfähigen Vergütungspaket und einem dynamischen, kollaborativen Team fördert Flexion eine Kultur des Handelns und der Eigenverantwortung, während es gleichzeitig bedeutende Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten in einem der ambitioniertesten Robotikunternehmen Europas bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so AI Research Engineer - RL Manipulation 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 Flexion in Kontakt zu treten und dein Interesse an einer Vollzeitstelle als AI Research Engineer - RL Manipulation 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 Flexion zu bewerben, um deine Chancen zu erhöhen, Teil des Teams zu werden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI Research Engineer - RL Manipulation 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 Flexion 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 Flexion 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 Flexion passen – sei es durch den Wunsch, an innovativen Lösungen zu arbeiten oder sich weiterzubilden. Das zeigt, dass du wirklich in die Rolle investieren willst.
