Group Lead AI Engineering - NEURAGym (Mensch)
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What you'll do
- Stelle ein leistungsstarkes Team von Application Engineers für Robotic Foundation Models ein, fördere und entwickle es weiter
- Übernimm die technische Leitung und fungiere als Eskalationsstelle für NeuraGym-Nutzer: Bewerte die Machbarkeit, wähle Algorithmen aus und plane die Datenerhebung
- Verantworte das Onboarding von Nutzern in die vollständige NeuraGym-Pipeline: Teleoperation, Annotation, Training, Simulation, Deployment und Validierung
- Arbeite eng mit Robotics Engineers vor Ort während der Datenerfassung und Experimente zusammen, um gewünschtes Verhalten und Sicherheitsstandards sicherzustellen
- Greife hands-on ein, wenn das Team auf kritische Blocker stößt: Prüfe Trainingsskripte, identifiziere Datenprobleme und hilf bei der Reproduktion von Modellfehlern
- Diene als Schnittstelle zu unseren Cloud- und KI-Teams und fördere die funktionsübergreifende Zusammenarbeit und Abstimmung
- Bündele Erkenntnisse aus allen Projekten und speise sie in die NeuraGym-Produkt-Roadmap sowie in die zentrale KI-Roadmap von Neura ein
- Definiere und verfolge Team-KPIs (Skill-Erfolgsrate, Zeit bis zur validierten Fähigkeit, Dateneffizienz)
What they're looking for
- Master- oder Promotionsabschluss in Informatik, Robotik, Elektrotechnik oder einem verwandten Fachgebiet
- Mindestens 5 Jahre praktische Erfahrung im Machine Learning in der Robotik — starke Kenntnisse in mindestens zwei der folgenden Bereiche: visuell gestützte Manipulation, Reinforcement-/Imitationslernen oder multimodale Foundation Models
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung in Personalführung oder formeller technischer Leitung (z. B. Tech Lead, Staff Engineer oder Team Lead mit direkter Führungsverantwortung)
- Sehr gute Python-Kenntnisse; praktische Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow
- Sicher im Umgang mit realer Roboterhardware und zugehöriger Middleware
- Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe Robotikprojekte über mehrere Monate mit messbaren Ergebnissen umzusetzen
- Klare Kommunikationsfähigkeit mit der Kompetenz, zwischen Forschern, Ingenieuren und Endanwendern zu vermitteln; gute Englisch- und Deutschkenntnisse (B2–C1)
Nice to have
- C++ von Vorteil
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder GCP) sowie Robotik-Simulationstools (z. B. IsaacSim, MuJoCo) von Vorteil
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Full description from employer
Deine Mission & Herausforderungen
Stelle ein leistungsstarkes Team von Application Engineers für Robotic Foundation Models ein, fördere und entwickle es weiter
Übernimm die technische Leitung und fungiere als Eskalationsstelle für NeuraGym-Nutzer: Bewerte die Machbarkeit, wähle Algorithmen aus und plane die Datenerhebung
Verantworte das Onboarding von Nutzern in die vollständige NeuraGym-Pipeline: Teleoperation, Annotation, Training, Simulation, Deployment und Validierung
Arbeite eng mit Robotics Engineers vor Ort während der Datenerfassung und Experimente zusammen, um gewünschtes Verhalten und Sicherheitsstandards sicherzustellen
Greife hands-on ein, wenn das Team auf kritische Blocker stößt: Prüfe Trainingsskripte, identifiziere Datenprobleme und hilf bei der Reproduktion von Modellfehlern
Diene als Schnittstelle zu unseren Cloud- und KI-Teams und fördere die funktionsübergreifende Zusammenarbeit und Abstimmung
Bündele Erkenntnisse aus allen Projekten und speise sie in die NeuraGym-Produkt-Roadmap sowie in die zentrale KI-Roadmap von Neura ein
Definiere und verfolge Team-KPIs (Skill-Erfolgsrate, Zeit bis zur validierten Fähigkeit, Dateneffizienz)
Was wir uns wünschen
Master- oder Promotionsabschluss in Informatik, Robotik, Elektrotechnik oder einem verwandten Fachgebiet
Mindestens 5 Jahre praktische Erfahrung im Machine Learning in der Robotik — starke Kenntnisse in mindestens zwei der folgenden Bereiche: visuell gestützte Manipulation, Reinforcement-/Imitationslernen oder multimodale Foundation Models
Mindestens 2 Jahre Erfahrung in Personalführung oder formeller technischer Leitung (z. B. Tech Lead, Staff Engineer oder Team Lead mit direkter Führungsverantwortung)
Sehr gute Python-Kenntnisse (C++ von Vorteil); praktische Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow
Sicher im Umgang mit realer Roboterhardware und zugehöriger Middleware
Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder GCP) sowie Robotik-Simulationstools (z. B. IsaacSim, MuJoCo) von Vorteil
Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe Robotikprojekte über mehrere Monate mit messbaren Ergebnissen umzusetzen
Klare Kommunikationsfähigkeit mit der Kompetenz, zwischen Forschern, Ingenieuren und Endanwendern zu vermitteln; gute Englisch- und Deutschkenntnisse (B2–C1)
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