Head of Physical Intelligence Research / Founding Scientist in München

Wir sind ein ehrgeiziges, frühphasiges Deep-Tech-Startup, das die Grundlagen für eine Welt aufbaut, in der physikalische Systeme autonom arbeiten, sich anpassen und lernen können. Unsere Mission ist es, unsicherheitsbewusste Grundmodelle zu entwickeln, die es Fabriken, industrieller Infrastruktur und letztendlich gesamten physikalischen Systemen ermöglichen, ihre Umgebung zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und sich kontinuierlich ohne menschliche Aufsicht zu verbessern.

Im Mittelpunkt unserer Technologie steht eine proprietäre physikalische Datenfabrik, die die realen Daten generiert, die benötigt werden, um diese Modelle zu trainieren und kontinuierlich zu verbessern. Wir stellen uns eine Zukunft vor, in der Fabriken und physikalische Systeme intelligent, rund um die Uhr mit minimalem menschlichen Eingriff arbeiten können, sowohl auf der Erde als auch schließlich im Weltraum.

Wir suchen einen Head of Physical Intelligence Research / Founding Scientist, der unser Gründungsteam verstärkt und die wissenschaftliche Entwicklung unserer Kerntechnologie leitet. Sie werden direkt mit den Gründern zusammenarbeiten, um unsere Forschungsagenda zu definieren, neuartige Grundmodelle zu entwickeln und bahnbrechende Forschung in intelligente Systeme zu übersetzen, die in komplexen physikalischen Umgebungen autonom arbeiten können.

Was Sie bearbeiten werden:

• Definieren und Leiten unserer Forschungsstrategie in physikalischer Intelligenz, Grundmodellen und autonomen Lernsystemen.
• Entwickeln von unsicherheitsbewussten Modellen, die in der Lage sind, komplexe physikalische Umgebungen darzustellen, vorherzusagen und darüber nachzudenken.
• Forschung zu probabilistischen Modellierungsansätzen, Unsicherheitsquantifizierung und Entscheidungsfindung unter Unsicherheit.
• Entwicklung von Grundmodellen, die über verschiedene physikalische Systeme, Umgebungen und industrielle Anwendungen generalisieren können.
• Aufbau von Lernarchitekturen, die es physikalischen Systemen ermöglichen, sich kontinuierlich durch reale Erfahrungen anzupassen und zu verbessern.
• Forschung zu selbstüberwachtem Lernen, Verstärkungslernen und modellbasierter Entscheidungsfindung für autonome physikalische Systeme.
• Zusammenarbeit mit unserer physikalischen Datenfabrik zur Entwicklung skalierbarer Ansätze zur Datensammlung, zum Training und zur Modellevaluation.

Was wir suchen:

• PhD oder gleichwertige Forschungserfahrung in maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz, Robotik, Informatik, angewandter Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet.
• Starker Forschungshintergrund in Weltmodellen, Grundmodellen, probabilistischem maschinellem Lernen, Verstärkungslernen oder physikalischer KI.
• Tiefes Verständnis von Unsicherheitsquantifizierung, probabilistischem Denken oder Entscheidungsfindung unter Unsicherheit.
• Erfahrung in der Entwicklung neuartiger Architekturen für maschinelles Lernen und Durchführung unabhängiger Forschung.
• Starke Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch oder JAX.
• Erfahrung mit großangelegten Datensätzen, Modelltraining und experimenteller Evaluierung.
• Fähigkeit, komplexe wissenschaftliche Ideen in funktionierende Systeme zu übersetzen.
• Ein unternehmerisches Mindset und die Ambition, grundlegende Technologien mit echtem Einfluss aufzubauen.

Besonders interessante Forschungshintergründe umfassen:

• Weltmodelle und modellbasiertes Verstärkungslernen.
• Bayesianisches Deep Learning und Unsicherheitsquantifizierung.
• Generative Modelle und selbstüberwachtes Repräsentationslernen.
• Grundmodelle für physikalische Systeme.
• Kausales Modellieren und physikalisches Denken.
• Kontinuierliches Lernen und autonome Anpassung.
• Physik-informiertes maschinelles Lernen.

Warum Sie sich uns anschließen sollten:

• Fundamentale Forschung: Arbeiten Sie an einigen der schwierigsten ungelösten Probleme in der KI, einschließlich wie Maschinen die physikalische Welt verstehen, vorhersagen und darüber nachdenken können.
• Wissenschaftliches Eigentum: Definieren Sie unsere Forschungsagenda und gestalten Sie die grundlegenden Architekturen hinter unserer Technologie.
• Über digitale KI hinaus: Bauen Sie Intelligenz auf, die mit physikalischen Umgebungen interagiert und von ihnen lernt, anstatt ausschließlich in der digitalen Welt zu operieren.
• Von der Erde bis zum Weltraum: Unser langfristiges Ziel geht über die industrielle Automatisierung hinaus zu autonomen physikalischen Systemen, die in Umgebungen arbeiten können, in denen eine kontinuierliche menschliche Aufsicht nicht möglich ist.
• Gründungsteam-Möglichkeit: Treten Sie in der frühesten Phase bei, beeinflussen Sie die wissenschaftliche und technische Richtung des Unternehmens und helfen Sie, die Forschungsorganisation von Grund auf aufzubauen.

Wir glauben, dass die nächste Grenze der künstlichen Intelligenz nicht einfach darin besteht, bessere Antworten zu generieren, sondern Systeme zu schaffen, die die physikalische Welt verstehen, über Unsicherheit nachdenken und autonom handeln können. Wir suchen einen Wissenschaftler, der diese Ambition teilt und grundlegende Forschung in Technologie umsetzen möchte, die redefinieren könnte, wie physikalische Systeme arbeiten.

Wenn Sie die Intelligenz aufbauen möchten, die es der physikalischen Welt ermöglicht, autonom zu laufen, sich anzupassen und zu lernen, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.