Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle fortschrittliche KI für humanoide Roboter und ermögliche geschickte Manipulation.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Robotik mit Fokus auf kognitive Technologien.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Wachstumschancen und interdisziplinärer Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Robotik und arbeite an bahnbrechenden Projekten.
- Qualifikationen: Master oder PhD in Informatik, Robotik oder verwandten Bereichen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Ihre Mission & Herausforderungen
Gemeinsam treten wir in eine neue Ära kognitiver Roboter ein:
- Fortgeschrittene KI für humanoide Robotik: Entwerfen, trainieren und implementieren Sie nächste Generation von lernbasierten Richtlinien, die es humanoiden Robotern ermöglichen, geschickte Manipulationen und koordinierte Ganzkörperverhalten in der realen Welt auszuführen.
- Grundlagenmodelle: Feinabstimmung von VLA-Richtlinien mit tiefem Reinforcement Learning, um hochgradig geschickte, simulationsgesteuerte Manipulation zu erreichen.
- End-to-End RL-Pipelines: Aufbau vollständiger Reinforcement-Learning-Systeme, von der Datengenerierung und Umgebungsdesign bis hin zu großangelegtem Training, Evaluierung und Bereitstellung auf physischen Robotern.
- Modernste Lernmethoden: Fortschritt im Reinforcement Learning, Imitationslernen und Sim-to-Real-Transfer zur Ermöglichung skalierbarer, zuverlässiger humanoider Verhaltensweisen.
- Benchmark-gesteuerte Qualität: Entwerfen und Bewerten von Roboter-Richtlinien unter Verwendung moderner Manipulationsbenchmarks wie CALVIN, RoboCasa und verwandten großangelegten Test-Suiten.
- Tiefe Hardware-Zusammenarbeit: Enge Zusammenarbeit mit Hardware- und Steuerungsteams, um Ihre Modelle nahtlos in reale Roboter zu integrieren.
- Von Simulation zu realen Robotern: Validierung und Iteration von Algorithmen durch Experimente in der realen Welt, geschlossene Tests und vollständige Sim-to-Real-Bereitstellung.
Was wir erwarten können
- Ein hervorragender Master-Abschluss oder PhD in Informatik, Robotik, Physik oder einem verwandten Bereich.
- Eine nachweisliche Erfolgsbilanz: Ihre Projekte, Patente und Open-Source- oder Forschungsbeiträge zeigen messbare Auswirkungen.
- Der Wunsch, über den Stand der Technik hinauszugehen – Sie möchten nicht nur verbessern, sondern etwas Neues schaffen.
- Starke Grundlagen im tiefen Reinforcement Learning, Imitationslernen und modernen ML-Architekturen.
- Erfahrung in der Entwicklung und Feinabstimmung multimodaler/VLA-Modelle, einschließlich RL für verkörperte Agenten.
- Nachgewiesene Fähigkeit, skalierbare Trainings- und Bereitstellungspipelines für reale robotische Systeme aufzubauen.
- Expertenprogrammierkenntnisse in Python und C++, mit PyTorch oder JAX, fokussiert auf Leistung und schnelle Experimente.
- Praktische Erfahrung mit fortgeschrittenen Physiksimulatoren (Isaac, MuJoCo, Newton usw.).
- Praktische Sim-to-Real-Expertise, einschließlich Systemidentifikation und robustem Domänenübergang.
- Direkte Erfahrung mit Robotikhardware, Multisensorsystemen und Manipulationsaufgaben.
- Fähigkeit, schnell zu handeln, Verantwortung zu übernehmen und in schnelllebigen Umgebungen zu gedeihen.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten über Forschung, Ingenieurwesen, Hardware und Produktteams hinweg.
Bonus-Stärken: Kenntnisse über Grundlagenmodelle (Flow/Diffusion), differenzierbare Simulatoren, erstklassige Veröffentlichungen und Open-Source-Beiträge.
Reinforcement Learning Research Scientist for Dexterous Manipulation (human) Arbeitgeber: NEURA Robotics
Als Arbeitgeber im Bereich der kognitiven Robotik bieten wir Ihnen die Möglichkeit, an der Spitze der technologischen Entwicklung zu arbeiten. Unsere Unternehmenskultur fördert Innovation und Zusammenarbeit, während wir Ihnen durch gezielte Weiterbildungsangebote und spannende Projekte im Bereich der humanoiden Robotik eine Plattform für persönliches Wachstum bieten. Genießen Sie die Vorteile eines dynamischen Arbeitsumfelds, in dem Ihre Ideen geschätzt werden und Sie aktiv zur Gestaltung der Zukunft der Robotik beitragen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Reinforcement Learning Research Scientist for Dexterous Manipulation (human) erhalten könnten
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Robotik und KI in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Ideen, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite eine kurze Präsentation deiner bisherigen Arbeiten vor, die du bei Gesprächen oder Interviews zeigen kannst. Zeige, wie deine Erfahrungen direkt auf die Herausforderungen der Stelle passen.
✨Sei proaktiv bei der Bewerbung
Warte nicht nur auf Stellenanzeigen! Kontaktiere Unternehmen direkt über unsere Website und zeige dein Interesse an spezifischen Projekten oder Teams, die dich begeistern.
✨Bleib flexibel und lernbereit
Die Welt der Robotik entwickelt sich schnell weiter. Sei bereit, neue Technologien und Methoden zu lernen, um deine Fähigkeiten ständig zu erweitern und relevant zu bleiben.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Reinforcement Learning Research Scientist for Dexterous Manipulation (human) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Leidenschaft für Reinforcement Learning und Robotik zu vermitteln. Lass uns wissen, warum du genau bei StudySmarter arbeiten möchtest.
Betone deine Erfahrungen:Erzähle uns von deinen Projekten und Erfolgen im Bereich der Robotik und des maschinellen Lernens. Zeige konkrete Beispiele, wie du deine Fähigkeiten in der Praxis angewendet hast, um uns von deinem Können zu überzeugen.
Sei strukturiert und klar:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Überschriften, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Ein übersichtliches Layout macht einen guten Eindruck!
Bewirb dich über unsere Website:Wir freuen uns, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und wir sie schnell bearbeiten können.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei NEURA Robotics vorbereitet
✨Verstehe die Grundlagen der Verstärkungslernen
Mach dich mit den grundlegenden Konzepten des tiefen Verstärkungslernens vertraut. Sei bereit, deine Kenntnisse über moderne ML-Architekturen und deren Anwendung in humanoiden Robotern zu demonstrieren. Zeige, dass du nicht nur die Theorie verstehst, sondern auch praktische Erfahrungen hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Beiträge, die du geleistet hast, und wie sie messbare Auswirkungen hatten. Sei bereit, diese in Bezug auf die Herausforderungen, die das Unternehmen angeht, zu erläutern. Das zeigt, dass du die Anforderungen der Stelle verstehst und bereits relevante Erfahrungen gesammelt hast.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da enge Zusammenarbeit mit Hardware- und Steuerungsteams erforderlich ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten und wie du in interdisziplinären Teams gearbeitet hast, um komplexe Probleme zu lösen.
✨Sei bereit für technische Fragen
Erwarte technische Fragen zu Programmiersprachen wie Python und C++, sowie zu Tools wie PyTorch oder JAX. Übe, wie du deine Denkweise bei der Problemlösung erklärst, und sei bereit, deine Programmierkenntnisse in einer praktischen Übung unter Beweis zu stellen.
