AI Research Engineer - Robotics in München

Helsing ist ein Verteidigungs-AI-Unternehmen. Unsere Mission ist es, unsere Demokratien zu schützen. Wir streben technologische Führerschaft an, damit offene Gesellschaften weiterhin souveräne Entscheidungen treffen und ihre ethischen Standards kontrollieren können.

Wir sind ein ehrgeiziges und engagiertes Team von Ingenieuren, AI-Spezialisten und kundenorientierten Programmmanagern. Wir suchen nach mission-driven Personen, die sich unserem europäischen Team anschließen und ihre Fähigkeiten einsetzen, um die komplexesten und wirkungsvollsten Probleme zu lösen. Wir pflegen eine offene und transparente Kultur, die gesunde Debatten über den Einsatz von Technologie in der Verteidigung, deren Vorteile und ethische Implikationen begrüßt.

Bei Helsing liefern wir AI-basierte Fähigkeiten und die erforderliche Grundlage, die Maschinen ermöglichen, menschliche Entscheidungsfindung zu erkennen und zu unterstützen. Sie haben die einzigartige Gelegenheit, AI-Fähigkeiten in einem der herausforderndsten Sektoren zu gestalten, wo hohe Generalisierungsfähigkeiten mit Hardwarebeschränkungen und realer Robustheit kombiniert werden müssen.

Sie werden Teil eines Teams sein, das die Grenzen der autonomen Robotik durch Verstärkungslernen verschiebt. Ihre Arbeit wird sich auf das Design, das Training und die Bereitstellung von RL-basierten Controllern für Roboter konzentrieren, die in komplexen, unstrukturierten und dynamischen realen Umgebungen operieren — wo klassische Steuerungsansätze versagen. Dies umfasst die Ermöglichung von Robotern, ihre Umgebung wahrzunehmen und zu verstehen, indem sie reichhaltige sensorische Eingaben, einschließlich Vision, fusionieren, um robuste und adaptive Steuerungen zu informieren. Sie werden die gesamte Pipeline vom Simulation bis zur Bereitstellung verantworten, um sicherzustellen, dass die gelernten Politiken robust, effizient und bereit für den realen Betrieb unter strengen Hardwarebeschränkungen sind.

Sie sollten sich bewerben, wenn Sie:

• Ein MSc oder PhD in Robotik, Maschinellem Lernen, Regelungstechnik oder einem eng verwandten Bereich haben, mit starkem Fokus auf Verstärkungslernen und Robotersteuerung.
• Praktische Erfahrung im Training und der Bereitstellung von RL-basierten Controllern auf realer Robotik-Hardware haben, nicht nur in Simulationen.
• Tief vertraut sind mit modernen RL-Techniken für kontinuierliche Steuerung, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: modellfreie Methoden (PPO, SAC, TD3), modellbasiertes RL, hierarchisches RL, sim-to-real-Transferstrategien, Domänenrandomisierung und Curriculum-Lernen.
• Ein solides Verständnis von Roboterdynamik, Kinematik und klassischer Regelungstheorie haben und wissen, wann und wie man diese mit gelernten Ansätzen kombiniert.
• Versiert im Aufbau und in der Arbeit mit physikbasierten Simulatoren (z.B. MuJoCo, Isaac Gym/Isaac Lab, PyBullet, Gazebo) für das Training und die Validierung von RL-Politiken sind.
• Solide Software-Engineering-Fähigkeiten besitzen, sauberen und gut strukturierten Code in Python und/oder Sprachen wie Rust oder modernem C++ schreiben und Erfahrung in der Bereitstellung von AI-Software in der Produktion haben, einschließlich Testing, QA und Monitoring.
• Exzellente Kommunikationsfähigkeiten haben und in der Lage sind, Forschungsergebnisse klar und effizient sowohl intern als auch extern zu berichten und zu präsentieren.
• Leidenschaft dafür haben, sich über aktuelle Forschung auf dem Laufenden zu halten und gerne aktuelle wissenschaftliche Arbeiten neu implementieren und erweitern.

Hinweis: Wir arbeiten an einem Schnittpunkt, an dem Frauen sowie andere Minderheiten systematisch unterrepräsentiert sind. Wir ermutigen Sie, sich zu bewerben, auch wenn Sie nicht alle aufgeführten Qualifikationen erfüllen; Fähigkeit und Einfluss können nicht in wenigen Punkten zusammengefasst werden.

Zusätzlich wünschenswert:

• PhD in Robotik, Verstärkungslernen, Regelungstechnik oder verwandten Bereichen, mit Veröffentlichungen in erstklassigen Fachzeitschriften.
• Erfahrung in der Entwicklung von Controllern für hochdynamische robotische Systeme, die unter komplexen Kontaktinteraktionen und anspruchsvollen Umweltbedingungen arbeiten.
• Erfahrung mit visionbasierter Wahrnehmung für die Robotiksteuerung, wie Tiefenschätzung, visuelle Odometrie oder visuomotorisches Lernen.
• Vertrautheit mit Niedrig-Level-Motorsteuerungsschnittstellen und Echtzeit-Embedded-Systembeschränkungen.
• Erfahrung mit Online-Anpassung und Meta-Learning-Techniken, um Robotern zu ermöglichen, sich an sich ändernde Umweltbedingungen anzupassen.
• Erfahrung mit Sensorfusion (IMU, Propriozeption, Exterozeption, Vision), um gelernte Steuerungsrichtlinien zu informieren und zu verbessern.

Helsing ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir setzen uns für Chancengleichheit bei der Beschäftigung unabhängig von Rasse, Religion, sexueller Orientierung, Alter, Familienstand, Behinderung oder Geschlechtsidentität ein.