Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und trainiere KI-Modelle für reale Roboteranwendungen.
- Unternehmen: Nomagic, ein innovatives Unternehmen im Bereich physische KI.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Umzugspaket und ein internationales Team.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Herausforderungen in der Robotik und ML mit echtem Einfluss.
- Qualifikationen: Erfahrung in ML, Robotik und Softwareentwicklung, idealerweise mit Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Glauben Sie, dass der Weg zur allgemeinen physischen KI durch laute, reale Fabrikbereitstellungen führt? Sind Sie begeistert von der Herausforderung, die klassischen Roboterstacks in die grundlegenden Trainingsdaten für physische KI zu verwandeln? Möchten Sie die Lücke zwischen erstklassiger ML-Forschung und industrieller Roboterausführung überbrücken? Wenn Ihre Antworten ja sind, sollten wir sprechen.
Bei Nomagic führen wir einen bescheidenen Pivot für allgemeine physische KI durch. Wir glauben, dass physische KI grundsätzlich ein Wissensübertragungsproblem ist – wir nutzen die "Internetdaten" der Robotik – massive Bereitstellungsprotokolle von realen Systemen, die in Produktionsumgebungen betrieben werden – um unsere Bemühungen zu unterstützen. Wir suchen Forschungsingenieure, die uns helfen, grundlegende Modelle zu bauen, zu trainieren und bereitzustellen, die unsere Flotte von einem klassischen Steuerungsstack zur allgemeinen KI-Meisterschaft bringen.
Angebotsdetails:
- Arbeiten Sie mit echten Robotern und lösen Sie jeden Tag echte Probleme.
- Umzugspaket.
- Flexible Arbeitszeiten.
- Englischsprachige Umgebung.
Was Sie tun werden:
Ihr Fokus wird durch die Schnittstelle von Robotik und ML sowie das Training großangelegter multimodaler Modelle definiert – Expertise in beiden Bereichen ist optimal, alternativ die Bereitschaft zu lernen.
Erwarten Sie Herausforderungen in zwei Hauptsäulen mit der Möglichkeit zur Spezialisierung:
- Kernforschung & Großinfrastruktur
- Eigene den Trainingsstack: Entwerfen, implementieren und warten Sie die Kerninfrastruktur für das Training großangelegter VLA-Modelle, einschließlich Planung, Verteilung, Jobmanagement, Checkpointing und rigorosem Logging.
- Ermöglichen Sie schnelle Iteration: Bauen Sie die kritischen Werkzeuge und Abstraktionen, die notwendig sind, um komplexe, mehrfache Experimente zu starten, zu überwachen, zu debuggen und nahtlos zu reproduzieren.
- Trainieren Sie mit Bereitstellungsprotokollen: Nutzen Sie unser massives Repository an Offline-Daten des klassischen Stacks, um robuste Robotermodellgrundlagen vorzutrainieren.
- Steuern Sie den Software-Feedback-Zyklus: Übersetzen Sie die Kernforschungsbedürfnisse in konkrete Infrastrukturfähigkeiten, verfolgen Sie Experimente, analysieren Sie Ergebnisse und schließen Sie den Zyklus direkt mit ML-Forschern, um den Fortschritt des Modells zu blockieren.
- Reale Bewertung & Betrieb
- Gestalten Sie physische Benchmarks: Entwerfen Sie neue robotische Aufgaben und bauen Sie leichte physische Setups, um die Modellfähigkeiten systematisch weit über die Grenzen der Simulation hinaus zu bewerten.
- Führen Sie strukturierte Bewertungen durch: Stellen Sie sicher, dass Roboter ordnungsgemäß konfiguriert, kalibriert und bereit für Rollouts sind. Sie koordinieren die Datensammlungsbemühungen und führen strukturierte, robotergestützte Bewertungen durch, um die Erfolgsquoten in der realen Welt zu messen.
- Schließen Sie den physischen Feedback-Zyklus: Analysieren Sie die Ergebnisse der realen Bewertungen, um die Richtung der ML-Forschung zu lenken. Sie identifizieren betriebliche Engpässe in Software, Hardware und Bereitstellungssystemen, um unsere Iterationsgeschwindigkeit kontinuierlich zu verbessern.
- Skalieren Sie die Workflows: Beta-Testen Sie interne und externe Tools zum Lehren von Robotern neuer Fähigkeiten und schreiben Sie klare, strukturierte Dokumentationen, damit das breitere Team Ihre Workflows reproduzieren und Ihre Auswirkungen skalieren kann.
Welche Fähigkeiten wir uns wünschen:
- Erfahrung: Tiefe Erfahrung und Verständnis an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, Systemtechnik und Robotik.
- Nachweisliche Erfolge: Erfahrung im Training, Feintuning und Bereitstellen moderner Deep-Learning-Architekturen (Transformers, VLMs oder VLAs, Imitationslernen, RL) für die Robotersteuerung, idealerweise mit auf echtem Hardware validierten Richtlinien.
- Ingenieurtechnische Exzellenz: Starke Software-Engineering- und Infrastrukturfähigkeiten. Sie sind sehr versiert in Python und Deep-Learning-Frameworks (PyTorch/JAX) und können sauberen, skalierbaren Code für Training und Bewertung schreiben.
- Robotik-Intuition: Komfort im Umgang mit Hardware. Sie verstehen den gesamten Robotik-Stack (Wahrnehmung, Steuerung, Zustandsabschätzung) und wie man Fehler debuggt, wenn Software auf die physische Welt trifft.
- Pragmatische Forschungsmentalität: Sie besitzen die Fähigkeit, nahtlos zwischen Forschung und Implementierung zu wechseln. Sie bevorzugen Ausführung, Iterationsgeschwindigkeit und Robustheit in der realen Welt gegenüber theoretischer Reinheit.
Research Engineer Arbeitgeber: Nomagic
Nomagic ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Schnittstelle von Robotik und maschinellem Lernen zu arbeiten und dabei echte Probleme mit realen Robotern zu lösen. Mit flexiblen Arbeitszeiten, einem Umzugspaket und einer englischsprachigen Umgebung fördert das Unternehmen eine dynamische und innovative Arbeitskultur, in der persönliches Wachstum und berufliche Entwicklung im Vordergrund stehen. Die einzigartige Gelegenheit, an der Entwicklung von physischer KI in einem produktiven Umfeld teilzunehmen, macht Nomagic zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die an der Zukunft der Robotik interessiert sind.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Research Engineer 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 Nomagic in Kontakt zu treten und dein Interesse an einer Vollzeitstelle als Research Engineer 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 Nomagic zu bewerben, um deine Chancen zu erhöhen, Teil des Teams zu werden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Research Engineer 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 Nomagic 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 Nomagic 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 Nomagic passen – sei es durch den Wunsch, an innovativen Lösungen zu arbeiten oder sich weiterzubilden. Das zeigt, dass du wirklich in die Rolle investieren willst.
