Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle fortschrittliche Imitationslernalgorithmen und arbeite an realen Anwendungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das die Zukunft der Robotik gestaltet.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Option und Fitnessmitgliedschaft.
- Weitere Informationen: Exzellente Karriereentwicklungsmöglichkeiten in einer offenen Unternehmenskultur.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Robotik und arbeite mit einem motivierten Team.
- Qualifikationen: Master oder Ph.D. in Informatik, Maschinenlernen oder Robotik erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wer wir sind: Wir bauen die Intelligenz, die es Robotern ermöglicht, in der realen Welt zu fühlen, zu denken und zu handeln – über das Labor hinaus und in alltägliche industrielle Umgebungen wie Lagerhäuser und Fabriken. Unsere Technologie schließt die Automatisierungslücken, die traditionelle Systeme nicht lösen können. Wir haben die Mission, die Art und Weise, wie physische Arbeit erledigt wird, neu zu definieren, und suchen neugierige, mutige Denker, die mit uns die Zukunft der Robotik gestalten.
Überblick: Als Imitation Learning Researcher werden Sie an der Entwicklung und Verbesserung von hochmodernen Imitationslernalgorithmen und -methoden arbeiten. Sie entwerfen Experimente, erstellen Datensätze und entwickeln Modelle, die es Systemen ermöglichen, menschliche Entscheidungsprozesse in realen Anwendungen nachzuahmen. Diese Rolle erfordert enge Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams, um Erkenntnisse in praktische Anwendungen zu integrieren.
Ihre Verantwortlichkeiten:
- Design: Entwerfen und Implementieren fortschrittlicher Imitationslernalgorithmen.
- Entwickeln, Testen und Bereitstellen von Modellen in Python/C++/TensorRT/GGUF.
- Optimieren: Analysieren und Vorverarbeiten von Datensätzen für das Training von Modellen.
- Durchführen von Experimenten zur Bewertung der Modellleistung und Verbesserung der Robustheit.
- Zusammenarbeiten mit anderen Forschern und Ingenieuren, um Lösungen in größere Systeme zu integrieren.
Qualifikationen:
- Bildung und Erfahrung: Master oder Ph.D. in Informatik, Maschinellem Lernen, Robotik oder einem verwandten Bereich.
- Fähigkeiten: Starke Kenntnisse in Python und PyTorch.
- Starkes Verständnis der Prinzipien des maschinellen Lernens, insbesondere Verstärkungslernen, Imitationslernen, Verhaltensklonierung, generative KI (z.B. Diffusion, Flow Matching, VAEs).
- Vertrautheit mit Teleoperation, ROS2-Framework und Open-Source-Plattformen wie HuggingFace, Detectron2.
- Starke Fähigkeit zur Anpassung von Algorithmen für verschiedene Anwendungsfälle und multimodale Fusion.
- Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten.
Was wir bieten:
- Wellpass (Fitnessstudio-Mitgliedschaft)
- Flexible Arbeitszeiten
- Option, bei Bedarf von zu Hause aus zu arbeiten
- Ein motiviertes Team und eine offene Unternehmenskultur
- Wettbewerbsfähige Vergütung und hervorragende Karriereentwicklungsmöglichkeiten
Imitation Learning Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: Sereact
Als Arbeitgeber im Bereich Robotik bieten wir Ihnen die Möglichkeit, an der Spitze der technologischen Innovation zu arbeiten. Unsere offene Unternehmenskultur fördert kreative Ideen und Zusammenarbeit in einem motivierten Team, während flexible Arbeitszeiten und die Option auf Homeoffice eine ausgewogene Work-Life-Balance ermöglichen. Darüber hinaus unterstützen wir Ihre berufliche Weiterentwicklung mit hervorragenden Karrierechancen und bieten attraktive Zusatzleistungen wie ein Fitnessstudio-Abo.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Imitation Learning Engineer (m/f/d) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze LinkedIn und andere Netzwerke, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Informationen über die Firma oder die Position, die dich interessiert – das zeigt dein Interesse und kann dir wertvolle Einblicke geben.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe deine Programmierfähigkeiten in Python und mach dich mit den gängigen Algorithmen vertraut. Wir empfehlen, an Coding-Challenges teilzunehmen, um dein Wissen aufzufrischen und deine Problemlösungsfähigkeiten zu verbessern.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Robotik und maschinelles Lernen! Teile Projekte oder Erfahrungen, die du hast, und erkläre, wie sie mit der Stelle zusammenhängen. Das hilft, dich von anderen Bewerbern abzuheben und zeigt, dass du wirklich für die Sache brennst.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das gibt dir die beste Chance, gesehen zu werden. Vergiss nicht, dein Netzwerk zu nutzen, um Empfehlungen zu bekommen – persönliche Verbindungen können oft den Unterschied machen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Imitation Learning Engineer (m/f/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach neugierigen und mutigen Denkern, also lass deine Persönlichkeit durchscheinen!
Pass auf die Details auf:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert und fehlerfrei ist. Ein klarer und präziser Text zeigt uns, dass du sorgfältig arbeitest und Wert auf Qualität legst.
Verknüpfe deine Erfahrungen:Erzähle uns, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten zu der Rolle des Imitation Learning Engineers passen. Zeig uns, wie du unsere Technologien weiterentwickeln kannst!
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und wir dich zeitnah kontaktieren können!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sereact vorbereitet
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich der Imitationslernen-Algorithmen vertraut. Lies aktuelle Forschungsarbeiten und Blogs, um ein tiefes Verständnis für die Technologien zu entwickeln, die das Unternehmen verwendet. Das zeigt dein Interesse und deine Bereitschaft, in diesem Bereich zu wachsen.
✨Praktische Beispiele vorbereiten
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit oder Studien vor, die deine Fähigkeiten in Python, PyTorch und maschinellem Lernen demonstrieren. Zeige, wie du Algorithmen entworfen, getestet und implementiert hast, um reale Probleme zu lösen. Das gibt dem Interviewer einen klaren Einblick in deine praktischen Fähigkeiten.
✨Teamarbeit betonen
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams erfordert, sei bereit, über deine Erfahrungen in der Teamarbeit zu sprechen. Betone, wie du erfolgreich mit anderen Forschern und Ingenieuren zusammengearbeitet hast, um Lösungen zu integrieren und Herausforderungen zu meistern.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du am Ende des Interviews stellen kannst. Frage nach den aktuellen Projekten des Unternehmens im Bereich der Robotik oder wie sie die Integration von Imitationslernen in ihre Systeme sehen. Das zeigt dein Engagement und dein Interesse an der Position und dem Unternehmen.
