Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und trainiere KI-Modelle für humanoide Roboter, um geschickte Manipulation zu ermöglichen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich kognitive Robotik mit Fokus auf fortschrittliche Technologien.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Wachstumschancen und enger Zusammenarbeit im Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Robotik und arbeite an bahnbrechenden Projekten mit echtem Einfluss.
- Qualifikationen: Master oder PhD in Informatik, Robotik oder verwandten Bereichen; Erfahrung in Deep Reinforcement Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Deine Mission & Herausforderungen
Gemeinsam schaffen wir den Schritt in eine neue Ära Kognitiver Roboter:
- Advanced AI für humanoide Robotik: Du entwickelst, trainierst und bringst moderne lernbasierte Policies in den Einsatz, die humanoiden Robotern geschickte Manipulation und koordinierte Ganzkörperbewegungen in der realen Welt ermöglichen.
- Foundation Models: Du optimierst und feintunest VLA-Policies mithilfe von Deep Reinforcement Learning für hochpräzise, simulationsgetriebene Manipulation.
- End-to-End-RL-Pipelines: Du entwickelst vollständige Reinforcement-Learning-Systeme – von Datengenerierung und Umgebungsdesign bis hin zu skalierbarem Training, Evaluation und Deployment auf realen Robotern.
- State-of-the-Art Lernmethoden: Du treibst Reinforcement Learning, Imitation Learning und Sim-to-Real Transfer voran, um robuste und skalierbare humanoide Fähigkeiten zu ermöglichen.
- Benchmark-getriebene Qualität: Du entwickelst und evaluierst Policies anhand moderner Benchmarks wie CALVIN, RoboCasa und vergleichbarer großskaliger Testumgebungen.
- Enge Hardware-Zusammenarbeit: Du arbeitest eng mit Hardware- und Regelungsteams zusammen, um deine Modelle nahtlos in reale Robotersysteme zu integrieren.
- Von Simulation zu realen Robotern: Du validierst und verbesserst Algorithmen durch Realwelt-Experimente, Closed-Loop-Tests und vollständige Sim-to-Real-Deployments.
Auf was können wir uns freuen:
- Exzellenter Master- oder PhD-Abschluss in Informatik, Robotik, Physik oder einem verwandten Fachgebiet.
- Nachweisbare Erfolge durch Projekte, Patente, Open-Source- oder Forschungsbeiträge mit messbarem Impact.
- Der Anspruch, über den Stand der Technik hinauszugehen und wirklich neue Lösungen zu schaffen.
- Fundierte Kenntnisse in Deep Reinforcement Learning, Imitation Learning und modernen ML-Architekturen.
- Erfahrung in der Entwicklung und Feinabstimmung von multimodalen / VLA-Modellen, einschließlich RL für verkörperte Systeme.
- Nachgewiesene Fähigkeit, skalierbare Trainings- und Deployment-Pipelines für reale Robotiksysteme zu entwickeln.
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und C++, idealerweise mit PyTorch oder JAX, mit Fokus auf Performance und schnelle Iteration.
- Praktische Erfahrung mit fortgeschrittenen Physiksimulatoren (z. B. Isaac, MuJoCo, Newton).
- Erfahrung im Sim-to-Real Transfer, inklusive Systemidentifikation und robuster Domänenanpassung.
- Hands-on-Erfahrung mit Robotik-Hardware, Multisensorsystemen und Manipulationsaufgaben.
- Fähigkeit, schnell umzusetzen, Verantwortung zu übernehmen und in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten.
- Starke Kommunikationsfähigkeit über Research-, Engineering-, Hardware- und Produktteams hinweg.
- Kenntnisse in Foundation Models (z. B. Flow/Diffusion), differenzierbaren Simulatoren.
- Top-Tier-Publikationen oder relevante Open-Source-Beiträge.
Reinforcement Learning Research Scientist for Dexterous Manipulation (Mensch) Arbeitgeber: NEURA Robotics
Als Arbeitgeber bieten wir eine inspirierende und innovative Arbeitsumgebung, in der du an der Spitze der humanoiden Robotik arbeitest. Unsere Unternehmenskultur fördert Kreativität und Zusammenarbeit, während wir dir zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und zum Austausch mit führenden Experten auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz bieten. Zudem profitierst du von modernster Technologie und einem dynamischen Team, das sich leidenschaftlich für die Entwicklung bahnbrechender Lösungen einsetzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Reinforcement Learning Research Scientist for Dexterous Manipulation (Mensch) erhalten könnten
✨Tip Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Robotik und KI in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfolge, um auf dich aufmerksam zu machen.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und vertiefe dein Wissen über Deep Reinforcement Learning und Imitation Learning. Zeige, dass du die Theorie nicht nur verstehst, sondern auch anwenden kannst.
✨Tip Nummer 3
Sei proaktiv und zeige Initiative! Wenn du eine interessante Stelle bei uns siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Lass uns wissen, warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist!
✨Tip Nummer 4
Praktische Erfahrung zählt! Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die reale Roboter oder Simulationen betreffen, bringe diese in deinen Gesprächen zur Sprache. Zeige, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Reinforcement Learning Research Scientist for Dexterous Manipulation (Mensch) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!:Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für die Stelle als Reinforcement Learning Research Scientist interessierst. Lass deine Leidenschaft für Robotik und KI durchscheinen!
Betone deine Erfolge:Hebe deine bisherigen Projekte und Erfolge hervor, die relevant für die Position sind. Ob Patente, Open-Source-Beiträge oder beeindruckende Forschungsarbeiten – wir wollen sehen, was du erreicht hast und wie du den Stand der Technik vorantreibst!
Technische Fähigkeiten im Fokus:Stell sicher, dass du deine Programmierkenntnisse in Python und C++ sowie deine Erfahrung mit Deep Reinforcement Learning und modernen ML-Architekturen klar darstellst. Zeig uns, dass du die technischen Skills hast, um unsere humanoiden Roboter zum Leben zu erwecken!
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören und gemeinsam die Zukunft der Robotik zu gestalten!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei NEURA Robotics vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich Reinforcement Learning und humanoide Robotik vertraut. Zeige, dass du die Technologien, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, nicht nur kennst, sondern auch verstehst, wie sie in der Praxis angewendet werden.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest und die relevant für die Position sind. Sei bereit, über deine Erfolge bei der Entwicklung von RL-Algorithmen oder der Arbeit mit Robotik-Hardware zu sprechen.
✨Zeige Teamfähigkeit
Da enge Zusammenarbeit mit Hardware- und Regelungsteams gefordert ist, solltest du Beispiele parat haben, die deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit und Kommunikation in interdisziplinären Teams zeigen. Betone, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen. Frage nach den Herausforderungen, die das Team aktuell hat, oder nach den nächsten Schritten in der Entwicklung der Technologien.
