Robot Learning Engineer in Berlin

Warum diese Rolle spannend ist

Rohlik ist der führende E-Grocer in Mitteleuropa. Mehr als eine Million Kunden kaufen ihre Lebensmittel über Rohlik.cz, Knuspr.de, Kifli.hu, Gurkerl.at und Sezamo.ro und wählen aus über 17.000 Artikeln, die innerhalb weniger Stunden in 15-Minuten-Fenstern geliefert werden. Wir bauen den autonomen Lebensmittelhändler. Maia, unser KI-Assistent, spricht bereits mit Kunden und erstellt deren Bestellungen; Agenten übernehmen zunehmend unsere Einkaufs- und Logistikprozesse; Vision-Modelle lernen, die Qualität zu überwachen. Die nächste Grenze ist physisch: Roboter übernehmen immer mehr Arbeiten in unseren Fulfillment-Zentren, bis frische Lebensmittel von Produzenten zu Haushalten zu einem Preis bewegt werden, den sonst niemand erreichen kann.

Wir setzen uns zum Ziel, aufzuzeichnen, wie unsere eigenen Mitarbeiter mit Lebensmitteln umgehen, und diese Aufzeichnungen in einen Trainingskorpus für Manipulationsrichtlinien umzuwandeln. Unsere Lagerhäuser protokollieren bereits, was bei jedem Picking und jeder Qualitätskontrolle passiert ist, sodass die Aufzeichnungen Labels tragen können, die die meisten Datensätze nie erhalten. Das Halten dieser Daten ist Teil des Jobs. Sie entscheiden, was eine Stunde Filmmaterial trainierbar macht — bevor wir Hunderte davon sammeln.

Was Sie besitzen und liefern werden:

• Die Capture-Spezifikation: Kameras, Halterungen, Kalibrierung und was eine Episode disqualifiziert. Sie schreiben es, bevor wir die Flotte kaufen, und setzen es danach durch. Wenn die Spezifikation und der Boden nicht übereinstimmen, gehen Sie zum Boden und finden heraus, welche von beiden falsch ist.
• Ground Truth: Handpose ist das Signal, das von menschlichem Video zu Roboter-Richtlinien und zur Lagerrealität übergeht — Arbeitshandschuhe, Okklusion, kalte Hallen — genau dort haben die veröffentlichten Modelle Schwierigkeiten. Sie sind verantwortlich dafür, wie wir das messen und wie wir die Lücke schließen.
• Das Evaluierungs-Harness: Der Korpus zählt nur, wenn eine Richtlinie darauf trainieren kann. Sie bauen das Harness, das entscheidet, welche Stunden in die Bank kommen, und halten die Trainierbarkeit hoch, während das Volumen wächst.
• Die ersten Trainingsläufe: Sobald Stunden gesammelt sind, trainieren Sie offene Roboter-Lernmodelle mit unseren Daten und führen die ersten Aufgabenbewertungen durch.
• Urteil vor Ausgaben: Das Feld entwickelt sich monatlich weiter. Sie lesen, was veröffentlicht wird, reproduzieren die Ansprüche, von denen wir abhängen, und steuern unsere Erfassung, bevor das Geld ausgegeben wird, nicht danach.

Der Umfang

Dies ist ein Platz in einem kleinen, neu geschaffenen Team: ein Operations-Leiter, der die Erfassung am Boden leitet, ein Dateningenieur, der die Pipeline besitzt, und Sie: die Stimme des maschinellen Lernens im Raum. Dies ist keine Rolle als Forschungswissenschaftler, und es ist kein Publikationsnachweis erforderlich. Die Aufgabe besteht darin, einen Korpus trainierbar zu machen und die ersten Richtlinien darauf zu trainieren.

Was wir suchen:

• 3+ Jahre relevante Vollzeit-Erfahrung in der Robotik.
• PyTorch und Computer Vision mit echtem 3D-Geometrie.
• Kamerakalibrierung, Pose-Schätzung, SLAM-Grundlagen.
• Sie haben mindestens einmal in Ihrem Leben eine extrinsische Kalibrierung debuggt und wissen, warum sie abgedriftet ist.
• Sie können ein Papier lesen und es reproduzieren.
• Unsere Pipeline besteht aus veröffentlichten Arbeiten, und Ihre Aufgabe ist es, zu wissen, welche Ansprüche den Kontakt mit einer gekühlten Lagerhalle überstehen.
• Sie wissen, auf was Richtlinien trainieren.
• Vertraut mit dem aktuellen Robotik-Lernstapel und den Richtlinienklassen, um zu wissen, was die Trainingsseite von den Daten verlangen wird, bevor die Daten existieren.
• Dataset-Instinkte: Sie haben mit Daten trainiert, die Sie selbst gesammelt haben, und kennen die Fehlermodi, die nur beim Training auftreten.
• Komfortabel als einzige ML-Stimme: Sie treffen die Entscheidung, schreiben sie auf und überprüfen sie, wenn die Pilotdaten etwas anderes sagen.
• KI ist hier, wie die Arbeit erledigt wird. Unsere Ingenieure nutzen täglich Claude Code und Devin, und wir erwarten von Ihnen, dass Sie Agenten für die unglamourösen Teile — Harness-Code, Datenplumbing, Reproduktionsskripte — anleiten, während Sie den Qualitätsstandard genau dort halten, wo er war.
• Besonders relevant: Hand-Pose-Schätzung oder egocentrisches Video in der Produktion; Multi-Kamera-Rigs und Zeit-Synchronisation; Erfahrung mit dem Post-Training von Robotik-Lernmodellen; ROS 2.

Was Erfolg in 90 Tagen aussieht:

Sie haben die Capture-Spezifikation geschrieben und wir haben die ersten Rigs dagegen eingerichtet. Ihre Pilotgates haben Zahlen, die ersten Stunden haben Ihr Harness bestanden, und Sie können den Personen, die das Budget unterzeichnen, mit Daten sagen, wie die nächsten hundert Stunden aussehen sollten.

Sind wir eine gute Passung? Nehmen Sie diese Rolle an, wenn Sie lieber die Spezifikation besitzen möchten, die entscheidet, ob ein Datensatz ein Vermögenswert oder ein Verlustgeschäft wird, als das Modell eines anderen auf den Daten eines anderen zu optimieren, wenn ein Fulfillment-Center um 6 Uhr morgens für Sie wie ein Labor klingt und wenn Sie die kürzest mögliche Verbindung zwischen Ihrem technischen Urteil und einer Kapitalentscheidung wünschen.

Lesen Sie unseren Kulturcode und sind wir eine gute Passung?

Was wir anbieten:

Die physische KI-Seite des autonomen Lebensmittelhändlers, mit der Capture-Spezifikation und den ersten Trainingsläufen, die ab dem ersten Tag Ihnen gehören. Ein Datenvermögen, das nur wenige Teams auf der Welt aufbauen dürfen, in frischen Lebensmitteln, einem Bereich, der so schwierig ist wie Manipulation. Fertig-Hardware, eine verwaltete Cloud-Infrastruktur und ein Mandat, das bereits begonnen hat.

Leistungen — sehen Sie, was wir anbieten.