Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle dynamische Modelle und verbessere die Genauigkeit von Robotersystemen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Robotik mit Fokus auf Teamarbeit.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit hervorragenden Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Robotik und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: MSc oder PhD in Robotik oder verwandten Bereichen und 4+ Jahre Erfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
Ihre Mission & Herausforderungen
- Dynamic model accuracy ownership: Definition von Modelltreue-Metriken und Verantwortung für die Lücke zwischen dem Verhalten der Simulation und dem Verhalten der realen Hardware bei dynamischen Bewegungen und kontaktreichen Interaktionen.
- Systemidentifikation auf 4NE-1 Hardware: Motor-Konstanten, Gelenkreibung, Übertragungsdynamik — Entwurf der Erregungstrajektorie, Regressor-Anpassung, Beobachtbarkeitsanalyse, iterative Verfeinerung anhand von Hardware-Daten.
- Simulation Modellautoren und -wartung: MuJoCo- und Isaac Sim-Modelle, die das Verhalten der realen Welt 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; liefert Eingaben für nachgelagerte Steuerungen und loco-manipulation Policy.
- 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 Instabilität in dynamischen Interaktionen führt.
- Cross-Team-Schnittstelle: Bereitstellung aktualisierter Pinocchio-Modellparameter an die WBC- und Zustandsabschätzungsingenieure in der Kernrobotersoftware; Abstimmung der Entwürfe der 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.
- 4+ Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Zustandsabschätzungs- oder Systemidentifikationslösungen für Echtzeit-Robotersysteme — auf echter Hardware, nicht nur Simulation.
- Systemidentifikation auf physischen Robotersystemen: Entwurf der Erregungstrajektorie, Anpassung von kleinsten Quadraten oder maximaler Wahrscheinlichkeit, Identifizierung von Aktuator- und Übertragungsparametern.
- Implementierung der Zustandsabschätzung: EKF oder UKF für schwebende Basispose, Geschwindigkeit und Kontaktstatus auf einer bein- oder mobilen Roboterplattform.
- Tiefe Kenntnisse in der Rigid-Body-Dynamik: Kontaktmodellierung, Aktuatorverhalten und wie Modellungenauigkeiten zu Steuerungsinstabilität führen — nicht nur theoretische Vertrautheit.
- Erfahrung in der Unterstützung von Steuerungssystemen (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 Transfermethodik: Domänenrandomisierung, adaptive Kalibrierung, Residualphysikmodellierung.
- Pinocchio für die Berechnung von starren Körpermodellen und die Analyse der Parametersensitivität.
- MuJoCo-Modellautoren: MJCF-Kontaktparameter, Aktuatormodelle, Sehnendynamik.
- Faktorgrafikbasierte 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
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, an der Spitze der Robotikforschung zu arbeiten, in einem dynamischen und innovativen Umfeld, das auf Teamarbeit und kontinuierliches Lernen setzt. Unsere Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitszeiten, umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einer offenen Unternehmenskultur, die Kreativität und Eigenverantwortung fördert. Darüber hinaus haben Sie die Chance, an spannenden Projekten mit modernster Technologie in einer inspirierenden Umgebung zu arbeiten, die den Austausch von Ideen und interdisziplinäre Zusammenarbeit unterstützt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Dynamics, System Identification & Estimation Engineer - PLA (human) 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 NEURA Robotics in Kontakt zu treten und dein Interesse an einer Vollzeitstelle als Dynamics, System Identification & Estimation Engineer - PLA (human) 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 NEURA Robotics zu bewerben, um deine Chancen zu erhöhen, Teil des Teams zu werden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Dynamics, System Identification & Estimation Engineer - PLA (human) 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 NEURA Robotics 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 NEURA Robotics 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 NEURA Robotics passen – sei es durch den Wunsch, an innovativen Lösungen zu arbeiten oder sich weiterzubilden. Das zeigt, dass du wirklich in die Rolle investieren willst.
