Auf einen Blick
- Aufgaben: Verantwortung für die Genauigkeit dynamischer Modelle und Systemidentifikation auf realer Hardware.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Robotik mit Fokus auf dynamische Systeme.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Robotik mit und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: MSc oder PhD in Robotik oder verwandten Bereichen und 4+ Jahre Erfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Ihre Mission & Herausforderungen
- Dynamic model accuracy ownership: Definition von Modelltreue-Metriken und Verantwortung für die Lücke zwischen Simulationsverhalten und echtem Hardwareverhalten bei dynamischen Bewegungen und kontaktreichen Interaktionen.
- Systemidentifikation auf 4NE-1 Hardware: Motorparameter, Gelenkreibung, Übertragungsdynamik — Entwurf der Erregungstrajektorie, Regressorfitting, Beobachtbarkeitsanalyse, iterative Verfeinerung anhand von Hardware-Daten.
- Simulationmodell-Autorenschaft und -Wartung: MuJoCo- und Isaac Sim-Modelle, die das reale Verhalten unter dynamischer Belastung und Kontakt widerspiegeln; Parameterisierung des Kontaktmodells, Kalibrierung des Aktuators.
- Echtzeit-Zustandsabschätzung: Implementierung und Feinabstimmung von EKF/UKF für Beckenpose, Geschwindigkeit und Fußkontaktstatus bei RT-Schleifenraten; Speisung nachgelagerter Steuerungen und loco-manipulation Policy-Eingaben.
- Sim-to-Real-Pipeline: Parameterabschätzungszyklen, hardwaregestützte Kalibrierung, Validierung gegen Motion-Capture- oder externe Referenzsysteme — der kontinuierliche Feedback-Zyklus zwischen Hardware-Kampagnen und aktualisierten Sim-Modellen.
- Fehlermodusverantwortung: Debugging von modellgenauigkeitsbedingten Fehlern — Steuerungsinstabilität durch ungenaue Dynamik, Schätzdrift oder Verzerrung, die zu Divergenz führt, falsche Kontakt-/Kraftschätzung, die zu Instabilität in dynamischen Interaktionen führt.
- Cross-Team-Schnittstelle: Bereitstellung aktualisierter Pinocchio-Modellparameter an die WBC- und Zustandsabschätzungsingenieure in der Kernrobotersoftware; Abstimmung der Entwürfe für Erregungstrajektorien mit den Ingenieuren für Lokomotion und RL/Steuerung.
Was wir erwarten können
- MSc oder PhD in Robotik, Maschinenbau, Elektrotechnik oder einem verwandten Bereich mit einer soliden Grundlage in Dynamik, Schätzung und Steuerung.
- Über 4 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Zustandsabschätzungs- oder Systemidentifikationslösungen für Echtzeitsysteme in der Robotik — an echter Hardware, nicht nur Simulation.
- Systemidentifikation auf physischen Robotersystemen: Entwurf der Erregungstrajektorie, kleinste Quadrate oder Maximum-Likelihood-Regressorfitting, Identifikation von Aktuator- und Übertragungsparametern.
- Implementierung der Zustandsabschätzung: EKF oder UKF für schwebende Basispose, Geschwindigkeit und Kontaktstatus auf einer bein- oder mobilen Roboterplattform.
- Tiefe in der starren Körperdynamik: Kontaktmodellierung, Aktuatorverhalten und wie Modellungenauigkeiten zu Steuerungsinstabilität führen — nicht nur theoretische Vertrautheit.
- Erfahrung in der Unterstützung von Regelungssystemen (MPC, WBC) oder gelernten Politiken (RL) durch Hardware-Einsatz — Verständnis dafür, wie die Modellqualität den Politiktransfer steuert.
- C++ für Produktions-RT-Systeme; Python für Analyse, Werkzeuge und Kalibrierungspipelines.
Schön zu haben
- Praktische Erfahrung mit humanoiden oder beinartigen Robotern — 4NE-1 ist ein vollwertiger Humanoid; bipedale Dynamik und Kontaktkomplexität sind direkt relevant.
- Differenzierbare Simulatoren für gradientenbasierte Systemidentifikation (Brax, DiffTaichi oder vergleichbar).
- Sim-to-Real-Transfermethodologie: Domänenrandomisierung, adaptive Kalibrierung, Residualphysikmodellierung.
- Pinocchio für die Berechnung von starren Körpermodellen und die Analyse der Parametersensitivität.
- MuJoCo-Modellautorschaft: MJCF-Kontaktparameter, Aktuatormodelle, Seil-Dynamik.
- Faktorgraf-basierte Schätzung (GTSAM, iSAM2) für eng gekoppelte IMU + Kinematikfusion.
- Veröffentlichungen oder Open-Source-Beiträge in der Dynamik von beinartigen Robotern, Systemidentifikation oder Sim-to-Real-Transfer.
Dynamics, System Identification & Estimation Engineer - PLA (human) Arbeitgeber: Neura Robotics
NEURA Automation ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Technologien im Bereich Robotik und KI vorantreibt. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer offenen, kollaborativen Unternehmenskultur bieten wir dir die Möglichkeit, an spannenden Projekten zu arbeiten und deine Fähigkeiten kontinuierlich auszubauen. Unsere zentrale Lage ermöglicht es dir, in einem dynamischen Umfeld zu agieren, während du gleichzeitig von flexiblen Arbeitszeiten und einem attraktiven Vergütungspaket profitierst.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Dynamics, System Identification & Estimation Engineer - PLA (human) erhalten könntest
✨Branchenspezifische Netzwerke nutzen
Im Maschinenbau gibt es zahlreiche Fachkonferenzen und Messen, wie die Hannover Messe, wo du direkt mit Unternehmen und Fachleuten in Kontakt treten kannst. Nutze solche Events, um deinen Namen bekannt zu machen und potenzielle Arbeitgeber wie Neura Robotics auf dich aufmerksam zu machen.
✨Setz auf Praktika und Werkstudentenstellen
Wenn du gerade erst in die Branche einsteigst, sind Praktika und Werkstudentenstellen der Schlüssel. Viele Unternehmen, darunter auch Neura Robotics, nutzen diese Gelegenheiten, um Talente zu entdecken und später in Vollzeit zu übernehmen. Check auch die Karriereseite von Neura Robotics für aktuelle Angebote!
✨Technische Communities und Foren aktiv nutzen
Engagiere dich in technischen Foren oder Community-Plattformen wie LinkedIn-Gruppen und XING, die sich auf Maschinenbau spezialisieren. Dort kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch wertvolle Kontakte knüpfen, die dir helfen, in Vollzeitstellen bei Unternehmen wie Neura Robotics zu landen.
✨Direkt bewerben und sichtbar sein
Habe keine Scheu, dich direkt bei Neura Robotics über unsere Website zu bewerben. Zeig mit deinem Portfolio oder Projekten, was du kannst. Heutzutage suchen viele Unternehmen nach Kandidaten, die ihre Leidenschaft und Fähigkeiten demonstrieren können, also nutze diese Chance!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Dynamics, System Identification & Estimation Engineer - PLA (human) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Technische Fähigkeiten hervorheben:Im Maschinenbau kommt es auf konkrete technische Fähigkeiten an. Sei sicher, dass dein Lebenslauf deine Kenntnisse in CAD-Software, Konstruktionstechniken und Fertigungstechnologie klar aufzeigt. Falls du an Projekten gearbeitet hast, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen unter Beweis stellen, zögere nicht, sie in deinem Lebenslauf zu erwähnen!
Echte Projekte zeigen:Wenn du praktische Erfahrungen oder Projekte in deinem Portfolio hast, dann zeig sie! Wir wollen sehen, welche Lösungen du entwickelt hast und wie du technische Herausforderungen gemeistert hast. Füge auch gerne Skizzen oder Pläne hinzu, die deine Denkprozesse zeigen.
Motivation und langfristige Perspektive:Im Anschreiben solltest du nicht nur erklären, warum du bei Neura Robotics arbeiten möchtest, sondern auch, wie du dir deine Zukunft im Maschinenbau vorstellst. Was motiviert dich? Welche Ziele verfolgst du? Das zeigt uns, dass du ein Interesse an persönlichem Wachstum und der Weiterentwicklung in diesem Bereich hast.
Verweise auf Studienleistungen:Besonders wichtig für eine Vollzeitstelle im Maschinenbau sind deine akademischen Leistungen. Wenn du bemerkenswerte Noten in relevanten Kursen oder spezielle Anerkennungen erhalten hast, füge diese Informationen hinzu. Das gibt uns einen Einblick in dein Engagement und deine Fachkenntnisse.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Neura Robotics vorbereitet
✨Verstehe die technischen Spezifikationen
Im Maschinenbau ist es entscheidend, dass wir die technischen Details und Spezifikationen der Maschinen und Systeme verstehen. Mach dich mit den gängigen CAD-Softwaretools vertraut, die in der Branche verwendet werden, und sei bereit, Fragen zu technischen Zeichnungen oder Konstruktionsprinzipien zu beantworten.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite ein Portfolio vor, das deine bisherigen Projekte zeigt. Das können Praktika, Studienprojekte oder persönliche Arbeiten sein. Zeige, wie du Probleme gelöst oder Innovationen entwickelt hast – das wird deine praktischen Fähigkeiten unter Beweis stellen und einen guten Eindruck hinterlassen.
✨Kenne die Trends in der Branche
Halte dich über aktuelle Entwicklungen im Maschinenbau auf dem Laufenden, besonders in Bezug auf Automatisierung, nachhaltige Technologien und digitale Zwillinge. Arbeitgeber schätzen Kandidaten, die sich für die Zukunft der Branche interessieren und wissen, wo sie hingeht.
✨Zeige dein Interesse an Teamarbeit
Im Maschinenbau arbeiten wir oft in interdisziplinären Teams. Sei bereit, Beispiele aus deiner Vergangenheit zu teilen, wie du erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast. Es ist wichtig, deine Teamfähigkeit zu demonstrieren und anzuerkennen, dass jeder Beitrag wertvoll ist.
