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Leite die technische Umsetzung unserer ambitioniertesten KI-gestützten Robotikprogramme. In dieser Rolle steuerst du interdisziplinäre Teams aus KI-, Robotik- und Softwareingenieuren, um die Grenzen der Physical AI zu erweitern. Du verantwortest die Feinabstimmung von Vision-Language-Action-(VLA)-Modellen und anderen Foundation Models und bringst diese auf reale Robotersysteme, von unserem kognitiven Roboterarm MAiRA über den humanoiden Roboter 4NE-1 bis hin zu unserem Serviceroboter MiPA. Du managst nicht nur Zeitpläne, sondern gibst die technische Richtung vor, löst kritische Herausforderungen und führst Projekte erfolgreich zum Abschluss.
Du führst interdisziplinäre Teams technisch und operativ und verantwortest die End-to-End-Umsetzung von KI-Robotik-Projekten, von der Konzeptphase bis zur erfolgreich validierten Implementierung auf realer Hardware.
Du definierst die technische Strategie für das Fine-Tuning von Foundation Models (VLA und verwandten multimodalen Architekturen) und übersetzt innovative Forschungsansätze in einsatzfähige Roboterfähigkeiten.
Du verantwortest den gesamten Fine-Tuning-Prozess und stellst sicher, dass Modelle trainiert, evaluiert und iterativ verbessert werden, bis sie die Zielaufgabe zuverlässig auf realen Robotern ausführen.
Du förderst technische Exzellenz im Team, bewertest die Machbarkeit von Ansätzen, wählst geeignete Algorithmen und Datenstrategien aus und treibst die Optimierung von Performance, Robustheit und Sicherheit voran.
Du leitest die gesamte Pipeline innerhalb unseres NeuraGym Physical AI Training Centers, von Teleoperation, Datenerfassung und Annotation über Training und Simulation bis hin zu Deployment und Validierung.
Du arbeitest eng mit Robotikingenieuren vor Ort zusammen, um während Datenerfassung und Experimenten sicherzustellen, dass Zielverhalten und Sicherheitsstandards erfüllt werden.
Du unterstützt das Team aktiv bei schwierigen Herausforderungen, prüfst Trainingsskripte, analysierst Datenprobleme und arbeitest gemeinsam an der Reproduktion und Behebung von Modellfehlern.
Du fungierst als zentrale Schnittstelle zwischen KI-, Cloud-, Robotik- und Produktteams, beseitigst Hindernisse, stimmst Roadmaps ab und überführst Erkenntnisse in Produkt- und Plattformverbesserungen.
Du kommunizierst Fortschritte, Risiken und Zielkonflikte klar an das Senior Management und andere Stakeholder und triffst die notwendigen Entscheidungen, um Projekte auf Kurs zu halten.
Du führst mit positiver Energie und ehrgeizigen Zielen, vermittelst eine inspirierende Vision, feierst Erfolge und motivierst dein Team, Herausforderungen anzunehmen, die andere für unerreichbar halten.
Ein abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Robotik, Elektrotechnik oder einem vergleichbaren technischen Fachgebiet.
Mindestens 7 Jahre Erfahrung in der Leitung komplexer technischer Projekte sowie nachweisliche Erfolge bei der Überführung von KI- oder Robotikprodukten von der Prototypenphase in den produktiven Einsatz.
Tiefgehendes praktisches KI-Know-how, ein fundiertes Verständnis moderner Foundation Models sowie nachweisbare Erfahrung im Fine-Tuning von VLA-, Vision-Language- oder multimodalen Modellen für reale Anwendungen.
Einen soliden Hintergrund in mindestens einem der folgenden Bereiche: visuelle Manipulation, Reinforcement Learning, Imitation Learning oder multimodale Modelle sowie die Bereitschaft, dich in weitere Themen einzuarbeiten.
Sehr gute Python-Kenntnisse (C++ ist ein Plus) sowie praktische Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow. Du bist in der Lage, Trainingscode deines Teams zu lesen, zu verstehen und zu reviewen.
Erfahrung im direkten Umgang mit realer Roboterhardware und entsprechender Middleware.
Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder GCP) sowie Kenntnisse von Robotiksimulationsumgebungen wie Isaac Sim oder MuJoCo sind von Vorteil.
Ausgeprägte technische Führungskompetenz: Du motivierst, coachst und unterstützt Entwicklerteams, setzt hohe Qualitätsstandards und kommunizierst souverän zwischen Forschern, Ingenieuren und Anwendern.
Gute Projektmanagement-Kenntnisse (Agile/Scrum). Zertifizierungen wie PMP, PRINCE2 oder vergleichbare Abschlüsse sind ein Plus, technische Glaubwürdigkeit steht jedoch an erster Stelle.
Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse (B2-C1).
