Machine Learning Engineer – Robot Learning (m/f/d)

Ihre Mission

Als Machine Learning Engineer – Robot Learning unterstützen Sie die Entwicklung, Evaluierung und Bereitstellung von lernbasierten Methoden für die robotergestützte Manipulation in der realen Welt. Sie arbeiten an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, Robotik und Systemtechnik und passen modernste Forschung in robuste, skalierbare Fähigkeiten an, die auf echter Hardware laufen.

Sie werden eng mit den Teams für Robotik, Autonomie, Wahrnehmung, Simulation und Software zusammenarbeiten und die ML-Workflows vom Modellentwurf bis zur Bereitstellung und Testung an echten Robotern verantworten.

Ihre Verantwortlichkeiten

• Forschung, Evaluierung und Benchmarking von modernen Robot Learning-Methoden (VLA-Modelle, Diffusionsrichtlinien, RL, Imitationslernen, Visuomotor-Modelle)
• Anpassung akademischer Modelle für die praktische, reale Bereitstellung auf RobCos modularen Robotern
• Training und Feinabstimmung von ML-Modellen unter Verwendung von RobCo-Datensätzen und Simulationsdaten
• Integration erlernter Richtlinien mit Wahrnehmung, Steuerung und Robotersystemen
• Aufbau skalierbarer Trainings-, Evaluierungs- und Datenpipelines in Zusammenarbeit mit Infrastrukturteams
• Definition klarer Leistungskennzahlen und Aufbau automatisierter Evaluierungsverfahren in Simulation und auf echter Hardware
• Analyse der Modellleistung, Identifizierung von Regressionen und Förderung von Verbesserungen
• Zusammenarbeit mit Robotik- und Autonomieingenieuren zur Gewährleistung von Sicherheit, Zuverlässigkeit und Echtzeit-Leistung
• Teilnahme an Forschungsplanungen und Beitrag zu technischen Entscheidungen im gesamten Robot Learning-Stack
• Wissen teilen, junior Teammitglieder unterstützen und interne ML-Best Practices mitgestalten

Ihr Profil

• Abschluss in Machine Learning, Robotik, Informatik, Mathematik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich (Master-Abschluss erforderlich)
• Praktische Erfahrung mit Robot Learning, Imitationslernen, Reinforcement Learning oder Deep Learning
• Starke Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit PyTorch oder JAX
• Erfahrung im Training oder in der Evaluierung von ML-Modellen (Universitätsprojekte, Praktika, Forschungsinstitute, Industrieerfahrung zählen alle)
• Vertrautheit mit Robotik-Konzepten oder Erfahrung in der Bereitstellung von ML auf realen Systemen (Praktikum oder Laborerfahrung ist ausreichend)
• Fähigkeit, Experimente zu entwerfen, das Verhalten von Modellen zu analysieren und Erkenntnisse klar zu kommunizieren
• Starker Problemlösungsansatz und Bereitschaft, an echten Robotern zu arbeiten
• Bonus: Vertrautheit mit ROS 2, skalierbaren Trainingswerkzeugen (Ray, Anyscale) oder robotischen Datensätzen

Warum wir?

• Gestalten Sie die Robot Learning-Fähigkeiten einer modularen Robotikplattform der nächsten Generation
• Arbeiten Sie mit echter Hardware, Simulationswerkzeugen, umfangreichen Datensätzen und skalierbarer ML-Infrastruktur
• Forschungsorientierte Kultur mit direkter Bereitstellung in der realen Welt
• Hohe Eigenverantwortung, Autonomie und starke technische Wachstumschancen
• Hybrides Arbeitsmodell, flexible Arbeitszeiten und modernste Ausstattung