Deine Mission & Herausforderungen

Multimodale Lernarchitekturen

• Du konzipierst und entwickelst Systeme, die Kameradaten, Tiefeninformationen, taktile Sensorik, IMU-Daten, Sprachinformationen und Roboterzustände zu ausführbaren Roboteraktionen zusammenführen.

• Du definierst, wie diese unterschiedlichen Modalitäten kombiniert werden und in Policies übersetzt werden, die auf unseren hochgeschickten Roboterhänden ausgeführt werden.

Simulationsinfrastruktur & Datenpipelines

• Du entwickelst und betreibst GPU-beschleunigte Simulationsumgebungen sowie die dazugehörigen Datenpipelines, um das Training von Policies effizient und skalierbar zu gestalten.

Sim-to-Real Transfer

• Du verantwortest die technische Umsetzung, um die Lücke zwischen Simulation und realer Hardware zu schließen.

• Dabei entwickelst du robuste Methoden, um trainierte Modelle zuverlässig auf physische Robotersysteme zu übertragen.

Teamführung & Technische Leitung

• Du übersetzt Forschungsfragestellungen in konkrete technische Meilensteine.

• Du unterstützt und entwickelst Engineers weiter und arbeitest eng mit Teams aus Machine Learning, Robotik und Hardware zusammen, um Lernsysteme erfolgreich auf realen Robotern einzusetzen.

Was du mitbringst

• Mindestens 6 Jahre Erfahrung in Informatik oder einem vergleichbaren technischen Bereich, einschließlich relevanter Erfahrung bei der Entwicklung und Implementierung von AI-Systemen auf realer Robotik-Hardware.

• Praktische Erfahrung in der Leitung oder Mitgestaltung von multimodalen Manipulationssystemen, die Vision, Sprache, taktile Sensorik und Propriozeption kombinieren.

• Nachweisbare Erfahrung im Aufbau von Simulationsinfrastrukturen mit Isaac Lab, Isaac Sim, MuJoCo oder vergleichbaren Frameworks für Reinforcement Learning und Sim-to-Real-Transfer.

• Tiefgehende praktische Kenntnisse in:

  • Imitation Learning (inklusive Diffusion Policies)

  • Deep Reinforcement Learning

  • Hybriden Lernverfahren auf realer Robotik-Hardware