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 Zusammenarbeit.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Wachstumschancen und spannenden Projekten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Robotik und arbeite an bahnbrechenden Technologien.
- Qualifikationen: Master oder PhD in Informatik, Robotik oder verwandten Bereichen erforderlich.
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
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Veranstaltungen oder Meetups suchen, wo du Gleichgesinnte treffen und dein Netzwerk erweitern kannst.
✨Praktische Erfahrungen zeigen
Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Fähigkeiten im Reinforcement Learning demonstrieren, bring sie zur Sprache! Zeige uns, was du drauf hast, indem du konkrete Beispiele aus deiner Arbeit teilst.
✨Sei proaktiv bei der Bewerbung
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen dich finden! Besuche unsere Website und bewirb dich direkt auf die Position, die dich interessiert. Wir freuen uns immer über engagierte Talente!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Mach dich bereit, deine technischen Fähigkeiten unter Beweis zu stellen. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Ansätze zur Problemlösung zu erklären. Lass uns gemeinsam Ressourcen finden, die dir helfen können!
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 deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du 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 Erfolge:Hebe deine bisherigen Projekte, Patente oder Open-Source-Beiträge hervor. Zeig uns, wie du messbare Ergebnisse erzielt hast und welche innovativen Lösungen du entwickelt hast. Das macht einen großen Unterschied!
Technische Fähigkeiten klar darstellen:Stelle sicher, dass deine Programmierkenntnisse in Python und C++ sowie deine Erfahrungen mit Deep Reinforcement Learning und Physiksimulatoren deutlich zur Geltung kommen. Wir wollen sehen, dass du die technischen Anforderungen erfüllst!
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere Website einzureichen! So stellst du sicher, dass sie direkt bei uns landet und wir sie schnell bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
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 Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Herausforderungen des Teams zu erfahren.
