Simulation Engineer – Cognitive Twin (human)

Bei NEURA Robotics entwickeln wir kognitive Roboter und Neuraverse, das verbundene Ökosystem, in dem Roboter, ihre Fähigkeiten und die Entwickler, die sie erstellen, zusammenkommen. Der Cognitive Twin ist die einheitliche Umgebung, in der wir robotische Anwendungen entwerfen, ihre Daten in Echtzeit visualisieren und sie über virtuelle und reale Roboter simulieren und ausführen — sodass eine Anwendung in der Simulation erstellt und validiert werden kann, lange bevor sie auf echter Hardware läuft.

Die Robotik der Zukunft wird nicht zuerst an Hardware getestet — sie wird in der Simulation entwickelt und validiert. Im Team des Cognitive Twin machen Sie die Simulationsfähigkeiten des Zwillings real und nutzbar: Sie bringen Roboter, Sensoren und physikalische Szenen auf der Plattform zum Laufen und ermöglichen es Teams, zu simulieren, zu benchmarken und gegen die reale Welt zu validieren.

Ihre Mission & Herausforderungen

• Simulation Enablement: Sie richten die Simulationsfähigkeiten des Zwillings auf der Physik-Engine der Plattform ein und betreiben sie — konfigurieren Sie starre Körperdynamik, Kontakte und Gelenke und bringen Sie Roboter-, Sensor- und Umgebungsmodelle zum Laufen, damit Szenen zuverlässig und wiederholbar ablaufen.
• Szenen- und Inhaltsaufbau: Sie erstellen und parametrisieren physikalische Szenen und headless Setups, integrieren Sensoren und Roboter und machen Simulationsfunktionen über den Browser und die API zugänglich.
• Benchmarking & Bewertung: Sie erstellen standardisierte headless Benchmark-Szenen und Testfälle, führen diese im Loop aus und bewerten Steuerungs-, Planungs- und Lernansätze anhand klar definierter Treue- und Leistungskennzahlen — Schrittfrequenz, parallele Instanzanzahl, Latenz, Speicher.
• Sim-to-Real-Checks: Sie helfen dabei, das Verhalten des Zwillings mit den Protokollen echter Roboter zu vergleichen, offensichtliche Sim-to-Real-Lücken (z.B. Dynamik, Sensorausfall, Kontaktverhalten) zu identifizieren und unterstützen die Kalibrierung von Simulationsparametern, während sich die Treue entwickelt.
• Interoperabilität: Sie erstellen und pflegen Import- und Export-Pipelines für gängige 3D- und Roboterbeschreibungsformate und sind verantwortlich für deren Rundlauf-Treue, sodass Szenen sauber in und aus dem Zwilling bewegt werden können.
• Plattformintegration: Sie sind verantwortlich für die Backend-Seite der Szenendefinitionsformatierung — wie eine zusammengesetzte Szene auf die Laufzeitdarstellung der Engine abgebildet wird und wie der Zustand über den binären Echtzeitstream ausgegeben wird — zusammen mit Integration, Frontend und KI/ML.
• Reproduzierbarkeit & Qualität: Sie halten Szenarien, Konfigurationen und Ergebnisse sauber versioniert und dokumentiert, setzen Modellierungsrichtlinien und Akzeptanzkriterien fest und erstellen strukturierte Benchmark-Berichte.

Was wir erwarten können

• Ein Hochschulabschluss (Bachelor oder Master) in Robotik, Maschinenbau / Elektrotechnik, Informatik, Mechatronik oder einem verwandten Bereich — oder gleichwertige praktische Erfahrung.
• Mehrere Jahre relevante Erfahrung in der Robotersimulation, im Benchmarking oder in der modellbasierten Bewertung, in Forschung oder Industrie.
• Praktische Erfahrung mit einer modernen Echtzeit-3D-/Spiel-Engine-basierten Simulationsumgebung und einer Produktionsphysik-Engine (z.B. PhysX) — Konfiguration von starren Körperdynamiken, Gelenken und Kontakten — und sicheres Modellieren von Robotern / Umgebungen mit gängigen Roboterdokumentations- und Szenenaustauschformaten.
• Ein grundlegendes Verständnis von Mehrkörpersystemdynamik, Kinematik und Kontaktphysik — genug, um Modelle sicher zu konfigurieren, zu betreiben und zu validieren.
• Starke Kenntnisse in modernem C++ (C++17) und CMake, mit Python für Werkzeuge; sicher im Umgang mit großen, mehrsprachigen Codebasen.
• Erfahrung in der Definition objektiver Metriken und der statistischen Auswertung von Simulationsergebnissen sowie im strukturierten Experimentmanagement und der Automatisierung von Simulationstests (Batchläufe, Sweeps, CI-ähnliche Workflows).
• Erfahrung mit — oder starkes Interesse an — Sim-to-Real-Transfer und ein gutes Verständnis von echter Roboterhardware und deren Einschränkungen.
• Vertrautheit mit KI-Codierungstools (z.B. Claude Code, Cursor, Copilot) und agentischer Orchestrierung für die Entwicklung.
• Ein Plus: MuJoCo, NVIDIA Isaac Sim oder PyBullet; GPU-beschleunigte / verteilte Simulation; Aktuator- und Sensormodellierung (IMUs, LiDAR, Kameras, Kraft-Drehmoment); Werkzeuge für den Szenenaustauschformat.
• Eine produktorientierte Denkweise — Sie legen Wert darauf, echten Nutzen für die Benutzer zu liefern und passen sich schnell an, wenn sich die Produktanforderungen ändern.
• Ein strukturiertes Arbeitsstil, Teamgeist und präzise technische Kommunikation. Perfekte Englischkenntnisse; Deutsch ist von Vorteil.