NEURA Robotics

AI Engineer – Human-to-Robot Learning (Mensch)

Stellenbeschreibung:

Deine Mission & Herausforderungen

  • Menschliches Verhalten modellieren: Verwandle multimodale, am Körper getragene Daten in Repräsentationen, aus denen ein Roboter lernen kann.
  • Zwei Körper verbinden: Löse Cross-Embodiment-Transfer-Herausforderungen und übersetze menschliche Bewegungen und Interaktionen in Action Spaces, die ein Roboter mit einem völlig anderen Körperbau nutzen kann.
  • Foundation Models bauen, die handeln: Entwirf Pretraining- und Fine-Tuning-Strategien für robotische Foundation Models.
  • Den Beweis liefern: Baue die Benchmarks, die Modelle, die nur imitieren, von Modellen unterscheiden, die generalisieren.
  • Die nächste Datenerfassung mitgestalten: Verwandle blinde Flecken der Modelle in präzise, konkrete Anforderungen für Data-Capturing-Devices.
  • Cross-funktionale Zusammenarbeit: Arbeite Schulter an Schulter mit Hardware- und Systems-Engineering-Teams, während du dich klar auf die Daten- und KI-Seite fokussierst.

Was du mitbringst

  • Master- oder PhD-Abschluss in Computer Science, Machine Learning, Robotik oder vergleichbar.
  • Echte, praktische Erfahrung mit multimodalen Foundation Models (VLA, Video-Action oder Vergleichbares).
  • Erfahrung mit Cross-Embodiment-Transfer und RL-basiertem Retargeting.
  • Tiefes Verständnis von Low-Level Robotics Control.
  • Fundierte Kenntnisse in Imitation Learning, Representation Learning und Self-Supervised Learning über verschiedene Sensor-Modalitäten hinweg.
  • Sicherer Umgang mit modernen Machine-Learning-Frameworks und großskaliger Trainingsinfrastruktur.
  • Kommunikationsstärke, die dir den mühelosen Wechsel zwischen Researchern, Engineers und Hardware-Teams ermöglicht.
  • Fließendes Englisch, Deutsch von Vorteil.

#J-18808-Ljbffr
NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    16 Aug 2026
  • Standort:

    Riederich

    Einsatzort:

    Riederich, Germany
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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