Deine Mission & Herausforderungen

Bei NEURA Robotics fuhren kognitive Roboter nicht einfach nur Befehle aus. Sie nehmen wahr, denken, planen uber lange Zeithorizonte und handeln autonom in der physischen Welt. Wir suchen einen Engineer, der die Systeme baut, die das moglich machen: die Agent-Harnesses, Planungsschleifen und Orchestrierungsschichten, die aus einem Sprachmodell einen zuverlassigen, verkorperten Agenten machen.

• Agentenarchitektur & Harness-Design: Du entwirfst und baust den zentralen Agenten-Harness fur unsere humanoide Plattform: die Kontrollschleife, Tool-/Skill-Schnittstellen, State- und Memory-Management, Retries und Guardrails, die zuverlassiges, lang laufendes autonomes Verhalten sicherstellen.

• Langfristige Planung & Orchestrierung: Du baust Systeme, die hochrangige menschliche Absichten in mehrstufige Plane zerlegen, Skills und Sub-Agenten orchestrieren, den Ausfuhrungsstatus verfolgen, sich von Fehlern erholen und bei hohem Risiko an menschliche Aufsicht eskalieren.

• Conversational AI fur verkorperte Interaktion: Du gestaltest den Echtzeit-Sprachstack: STT LLM TTS-Pipeline mit robuster Turn-Taking-Logik, Barge-in-Handling und Adressaten-Erkennung, damit der Roboter erkennt, wann er angesprochen wird, und unter realen Latenzbedingungen naturlich reagiert.

• Backend- & Plattform-Engineering: Du baust das Produktions-Backend hinter dem Agenten: gut designte APIs und Schnittstellen, verteilte Services, die Sub-Agenten mit dem Hauptagenten verbinden, sowie Edge-to-Cloud-Deployment im gesamten NEURA-Okosystem.

• Evaluation & Industrialisierung: Du baust Evaluations-Harnesses und Observability auf, die messen, ob Agenten Aufgaben tatsachlich korrekt erledigen, und bringst vielversprechende Prototypen bis zur industrialisierten, produktiven Losung.

• Cross-funktionale Zusammenarbeit: Du arbeitest eng mit Hardware-/Software-Teams und externen Partnern zusammen, um agentische Fahigkeiten vom Konzept zu einem zuverlassigen End-to-End-Produkt zu fuhren.

Was du mitbringst

• Ein starker Master- oder PhD-Abschluss in Informatik, Robotik oder einem verwandten Feld, oder gleichwertige Tiefe durch bereits umgesetzte Arbeiten.

• Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau produktiver Agentensysteme mit messbarer Wirkung: Agenten, die planen, Tools nutzen, Zustande verwalten und uber lange Zeitraume zuverlassig laufen - nicht nur Single-Turn-Prompting.

• Tiefgehende, praktische Erfahrung mit Agenten-Frameworks und Orchestrierung wie LangGraph, AgentCore, MCP oder eigenen Orchestratoren, sowie ein klares Gespur dafur, wann ein Agent und wann ein deterministischer Workflow sinnvoll ist.

• Professionelle Backend-Engineering-Erfahrung: Produktivservices, API- und Schnittstellendesign, verteilte Architekturen und Microservices, sauberer Code, Testing und DevOps-Disziplin.

• Cloud- und Edge-to-Cloud-Erfahrung, einschlielich Containerisierung (Docker, Kubernetes), CI/CD sowie Deployment und Serving von Modellen und Services in Produktion.

• Fundierte Kenntnisse in LLMs, VLMs und NLP.

• Exzellentes Python.

• Exzellentes Englisch. Deutsch ist von Vorteil.