PhD Research Internship – Robotics Engineer (VLM / VLA Models)

sensmore automatisiert die größten Maschinen der Welt mit beispielloser Intelligenz. Unsere proprietäre Physical AI ermöglicht es schweren Maschinen wie Radladern, sich sofort an dynamische Umgebungen anzupassen und neue Aufgaben ohne vorheriges Training auszuführen. Wir integrieren modernste Robotik in eine Plattform, die Intelligenz- und Automatisierungsprodukte antreibt - und die Produktivität und Sicherheit für Kunden in der Bergbau-, Bau- und angrenzenden Branchen heute transformiert.

Wir suchen einen hochmotivierten PhD-Kandidaten, der unser Team als Forschungspraktikant mit Schwerpunkt auf allgemeiner KI und Vision-Language-Modellen sowie Vision-Language-Action-Systemen verstärkt. Diese Rolle befindet sich an der Spitze der industriellen Robotik: Entwicklung skalierbarer, allgemeiner VLA-Systeme, die es Robotern ermöglichen, autonom in komplexen Umgebungen der Schwerindustrie zu erkennen, zu schlussfolgern und zu handeln.

Sie werden dazu beitragen, multimodale Wahrnehmung (z. B. Video, Radar, Lidar) mit robuster Ausführung in der realen Welt zu verbinden und gleichzeitig moderne Methoden in der verkörperten KI voranzutreiben. Über die Ingenieurarbeit hinaus hat diese Position einen starken Forschungsanteil, mit Möglichkeiten zur Mitwirkung an neuartigen Methoden, zur Veröffentlichung von Ergebnissen und zur Gestaltung der Zukunft der industriellen Autonomie.

• Forschung & Methodentwicklung
• Entwicklung neuartiger Ansätze für Vision-Language-Action-Systeme in realen industriellen Umgebungen
• Erforschung skalierbarer Architekturen für multimodales Denken und Aktionsgenerierung
• Beitrag zur Weiterentwicklung moderner Methoden in verkörperter KI und robotischer Autonomie
• Führung bei der Gestaltung und Analyse großangelegter multimodaler Datensätze (Video, Radar, Lidar, Sensorfusion)
• Entwicklung selbstüberwachter oder schwach überwachter Datensatzgenerierungspipelines für VLA-Training
• Untersuchung datenzentrierter Ansätze zur Verbesserung der Robustheit und Generalisierung
• Modellentwicklung & Optimierung
• Aufbau, Anpassung und Erweiterung modernster GenAI-Modelle (z. B. VLMs, VLA-Frameworks)
• Anwendung fortschrittlicher Feinabstimmungsstrategien (z. B. parameter-effiziente Abstimmung, Ausrichtungsmethoden)
• Erforschung von Prompt-Optimierung, Schlussfolgerungsanreicherung und Aktionsverankerungstechniken
• Training, Evaluierung & Benchmarking
• Entwicklung strenger Evaluierungsprotokolle für verkörperte KI-Systeme in industriellen Kontexten
• Durchführung großangelegter Experimente, Analyse der Leistung und systematische Iteration
• Benchmarking von Modellen gegen moderne Ansätze und interne Baselines
• Bereitstellung & Systemintegration
• Zusammenarbeit mit Ingenieurteams, um Forschungsprototypen in produktionsbereite Systeme zu überführen
• Optimierung von Modellen für Echtzeitinferenz, Robustheit und Sicherheit in Umgebungen der Schwerindustrie
• Wissenschaftlicher Beitrag
• Dokumentation von Ergebnissen und Beitrag zu Forschungsarbeiten, technischen Berichten oder Patenten
• Präsentation von Ergebnissen intern und möglicherweise auf führenden Konferenzen

• Aktuelle Einschreibung in ein PhD-Programm in Robotik, Informatik, Maschinelles Lernen, Elektrotechnik oder einem verwandten Bereich
• Starke Programmierkenntnisse in Python und Deep-Learning-Frameworks (z. B. PyTorch)
• Solides Verständnis von maschinellem Lernen, tiefem Lernen und multimodalen Modellen
• Nachgewiesene Fähigkeit, unabhängige Forschung durchzuführen und Projekte von der Idee bis zu den Ergebnissen voranzutreiben
• Starke analytische Denk- und Problemlösungsfähigkeiten

• Erfahrung mit Vision-Language-Modellen, verkörperter KI oder Robotik-Lernsystemen
• Vertrautheit mit modernen GenAI-Tools (z. B. Hugging Face-Ökosystem, Gemini, Unsloth oder ähnliches)
• Erfahrung mit multimodalen Daten (Vision + Sensorfusion)
• Hintergrund in Robotik, Regelungssystemen oder der Bereitstellung in der realen Welt
• Nachweisbare Forschungsergebnisse (Veröffentlichungen, Preprints oder bedeutende Forschungsprojekte)
• Erfahrung mit großangelegtem Training, verteilten Systemen oder Modelloptimierung

• Gelegenheit, an hochwirksamen, realen Robotikproblemen an der Schnittstelle von KI und industrieller Automatisierung zu arbeiten
• Zusammenarbeit mit einem multidisziplinären Team, das KI-Forschung und Robotik-Ingenieurwesen umfasst
• Potenzial zur Veröffentlichung und zum Beitrag zur wissenschaftlichen Gemeinschaft
• Gelegenheit, langfristige Forschungsrichtungen zu gestalten und Arbeiten in die reale Bereitstellung zu überführen

• Physische KI für die größten Maschinen außerhalb der Straße entwickeln – sie intelligent, sicher und bereit für jede schwierige Aufgabe machen
• Teil des Pioniers in intelligenter Robotik, unterstützt von Point Nine und anderen Tier-1-Investoren
• Kombination modernster Robotikforschung in End-to-End-Lernen & Vision Language Action Model mit realer schwerer mobiler Ausrüstung
• Gestalten Sie Ihren eigenen Karriereweg, ob Sie technischer Spezialist oder technischer Teamleiter werden möchten
• Erleben Sie eine großartige Teamkultur, Getränke und eine erstaunliche Büroumgebung

• Attraktives Vergütungspaket und Aktienoptionen.
• Getränke vor Ort und regelmäßige gesellschaftliche Veranstaltungen.
• Engagement mit erstklassigen Forschern, Ingenieuren und Vordenkern.
• Einfluss auf die Zukunft der Robotiktechnologien und Bewältigung bedeutender technologischer Herausforderungen.
• Unterstützung bei der Umsiedlung nach Berlin.

Über uns: Schwere Maschinen, Lichtjahre voraus. sensmore automatisiert die größten Maschinen der Welt mit beispielloser Intelligenz. Unsere proprietäre Physical AI ermöglicht es schweren Maschinen wie Radladern, sich sofort an dynamische Umgebungen anzupassen und neue Aufgaben ohne vorheriges Training auszuführen. Wir integrieren modernste Robotik in eine Plattform, die Intelligenz- und Automatisierungsprodukte antreibt - und die Produktivität und Sicherheit für Kunden in der Bergbau-, Bau- und angrenzenden Branchen heute transformiert. Wir sind stolz darauf, von Point Nine und anderen Tier-1-Investoren unterstützt zu werden.