Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und evaluiere moderne Modelle für humanoide Roboteranwendungen.
- Unternehmen: Hexagon Robotics, ein führendes Unternehmen in der Präzisionsmessung.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, hybrides Modell und CHF 500 Mobilitätsguthaben.
- Weitere Informationen: Spannende Projekte mit echten Herausforderungen und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Robotik und arbeite an innovativen Lösungen.
- Qualifikationen: PhD oder MSc in ML, Robotik oder Informatik erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Hexagon Robotics ist eine Division von Hexagon – einem globalen Marktführer in der Präzisionsmessung. Die Division entwickelt humanoide Roboter für industrielle Sektoren, um Arbeitskräftemangel zu beheben und den Übergang von Automatisierung zu Autonomie zu beschleunigen. Unser erster Humanoid, AEON, wurde im Juni 2025 eingeführt und befindet sich bereits in Pilotprojekten mit fünf Kunden.
Wir suchen einen Machine Learning Engineer, der unserem Foundation Model Team beitritt, das sich auf den Aufbau, die Bewertung und den Einsatz modernster Foundation-Modelle für die Manipulation humanoider Roboter konzentriert. Sie werden daran arbeiten, moderne Modelle (VLA, Weltaktionsmodelle, Diffusionsrichtlinien) zuverlässig und effizient auf einem realen industriellen humanoiden Roboter zum Laufen zu bringen.
Ihre Mission
- Bewertung und Benchmarking von Foundation-Modellen (z.B. VLA, Weltaktionsmodelle, diffusionsbasierte Richtlinien) bei realen Aufgaben der Roboter-Manipulation
- Entwurf und Durchführung von Experimenten, um das Modellverhalten, die Datenanforderungen, Fehlermodi und Generalisierungsgrenzen auf humanoider Hardware zu verstehen
- Entwicklung von Feinabstimmungs- und Anpassungsmethoden zur Spezialisierung großer vortrainierter Modelle für industrielle Leistungsfähigkeit bei gezielten Aufgaben
- Aufbau und Pflege sauberer Evaluationspipelines, Benchmarks und Metriken zur Unterstützung rigoroser Modellvergleiche und -auswahlen
- Enge Zusammenarbeit mit MLOps/DataOps- und Lernteams, um ausgewählte Modelle in unsere End-to-End-Lern- und Bereitstellungspipeline zu integrieren
- Zusammenarbeit mit Robotik- und Produktteams, um sicherzustellen, dass die Modellentscheidungen mit realen Einschränkungen und Kundenabläufen übereinstimmen
Ihr Skillset
- PhD oder MSc in Machine Learning, Robotik, Informatik oder einem verwandten Bereich
- Solides Verständnis moderner multimodaler Modellarchitekturen und Trainingsmethoden
- Starke praktische Erfahrung mit modernen Deep-Learning-Frameworks (z.B. pytorch/jax)
- Erfahrung im Entwerfen von Experimenten und in datengestützten technischen Entscheidungen
- Starker Vorteil: Erfahrung mit VLAs, Weltaktionsmodellen, Diffusionsrichtlinien usw. für die Roboter-Manipulation
- Vertrautheit mit effizienten Feinabstimmungstechniken (z.B. LoRA, Adapter, Destillation)
- Erfahrung mit realen, unvollkommenen Datensätzen und Hardware-in-the-Loop-Evaluierungen
- Veröffentlichungen, Open-Source-Beiträge oder starke angewandte Forschungsprojekte in ML und/oder Robotik
Was Sie erhalten
- Flexible Arbeitszeiten und ein hybrides Modell für eine echte Work-Life-Balance
- CHF 500 Mobilitätsguthaben für nachhaltige Pendelwege
- Bonussystem
