Deine Mission & Herausforderungen

• Menschliches Verhalten modellieren: Verwandle multimodale, am Korper getragene Daten in Reprasentationen, aus denen ein Roboter lernen kann.

• Zwei Korper verbinden: Lose Cross-Embodiment-Transfer-Herausforderungen und ubersetze menschliche Bewegungen und Interaktionen in Action Spaces, die ein Roboter mit einem vollig anderen Korperbau nutzen kann.

• Foundation Models bauen, die handeln: Entwirf Pretraining- und Fine-Tuning-Strategien fur robotische Foundation Models.

• Den Beweis liefern: Baue die Benchmarks, die Modelle, die nur imitieren, von Modellen unterscheiden, die generalisieren.

• Die nachste Datenerfassung mitgestalten: Verwandle blinde Flecken der Modelle in prazise, konkrete Anforderungen fur Data-Capturing-Devices.

• Cross-funktionale Zusammenarbeit: Arbeite Schulter an Schulter mit Hardware- und Systems-Engineering-Teams, wahrend du dich klar auf die Daten- und KI-Seite fokussierst.

Was du mitbringst

• Master- oder PhD-Abschluss in Computer Science, Machine Learning, Robotik oder vergleichbar.

• Echte, praktische Erfahrung mit multimodalen Foundation Models (VLA, Video-Action oder Vergleichbares).

• Erfahrung mit Cross-Embodiment-Transfer und RL-basiertem Retargeting.

• Tiefes Verstandnis von Low-Level Robotics Control.

• Fundierte Kenntnisse in Imitation Learning, Representation Learning und Self-Supervised Learning uber verschiedene Sensor-Modalitaten hinweg.

• Sicherer Umgang mit modernen Machine-Learning-Frameworks und groskaliger Trainingsinfrastruktur.

• Kommunikationsstarke, die dir den muhelosen Wechsel zwischen Researchern, Engineers und Hardware-Teams ermoglicht.

• Flieendes Englisch, Deutsch von Vorteil.