Deine Mission & Herausforderungen

• Du besitzt das Outcome auf dem Roboter: Du treibst die Entwicklung kognitiver Robotics-Anwendungen durch Physical AI und die NeuraGym-Plattform voran — du besitzt das Outcome auf dem Kundenroboter, nicht nur das Modell im Repo.

• Führe die gesamte Pipeline aus: Du führst Foundation Models in produktionsreife Robotics-Intelligence über — die komplette NeuraGym-Pipeline mit Teleoperation, Data Annotation, Training, Simulation, Deployment und Validation — tailored auf echte Robotics-Anwendungen. Du definierst die Data Strategy und besitzt den gesamten Post-Training-Loop mit Hyperparameter-Iteration, Data Mixture, LoRA und ehrlicher Evaluation.

• Deploye zu Real-Time Control: Du bringst Policies vom Checkpoint zu Real-Time Closed-Loop Control — Distillation, Quantization, Action Chunking, Latency Budgets und On-Device/Edge Inference unter den Cycle-Time und Reliability Requirements des Kunden.

• Beherrsche den vollen Robotics Stack: Du arbeitest über NEURA OS und die Control Layer hinweg — Real-Time Control, Kinematics, Motion Planning, Force/Impedance Control und Safety Architecture — und integrierst gelernte Policies sauber mit dem Low-Level Controller statt ihn als Black Box zu behandeln.

• Hands-on System Integration: Du arbeitest direkt an MAiRA, MiPA, LARA und humanoiden Plattformen zusammen mit multidisziplinären Engineering-Teams — End-Effektoren und Tool Changer, Sensor-Auswahl und Mounting, Calibration, elektrische und Fieldbus-Schnittstellen und die mechanische Realität der Zelle.

• Aktiviere und unterstütze Kunden: Du leitest Nutzer in NeuraGym ein, reviewst Training Pipelines und Scripts, identifizierst Data-Quality-Issues, troubleshootst Model-Verhalten und bietest Hands-On-Support, um hartnäckige Blockers zu lösen.

• Cross-funktionale Zusammenarbeit: Du bist eine Schlüsselschnittstelle zwischen Cloud und AI Teams — du gewährleistest sanfte Zusammenarbeit, technische Alignment und effiziente Problem-Lösungen über Domänen hinweg.

• Baue Evaluation-Rigor auf: Du erstellst die Eval Harnesses, Success-Rate Benchmarks und Regression Tests, die entscheiden, ob eine Policy ready für Handover ist — und machst Failure Modes sichtbar, bevor der Kunde sie findet.

• Research in Production: Du prototypisierst Techniken aus aktuellen Papers zusammen mit unserem Research-Team und bringst die ins Produktionsdeployment, die Kontakt mit der Realität überstehen.