Robotic Foundation Model Engineer Intern (Mensch)
Deine Aufgaben & Herausforderungen
Entwicklung von Cognitive-Robotics-Anwendungen: Du treibst die Entwicklung von Anwendungen fur kognitive Robotik mit Physical AI und der NeuraGym-Plattform voran.
Training & Fine-Tuning modernster Modelle: Du bringst Foundation Models in die Produktion und machst daraus einsatzbereite Robotik-Intelligenz. Dafur fuhrst du die komplette NeuraGym-Pipeline durch - von Teleoperation, Datenannotation und Training uber Simulation und Deployment bis hin zur Validierung - und passt sie an reale Robotik-Anwendungen an. Du definierst die Datenstrategie, die ein erfolgreiches Fine-Tuning ermoglicht, und verantwortest den gesamten Post-Training-Prozess inklusive Hyperparameter-Iterationen, Datenmischung, LoRA und einer ehrlichen Evaluation.
Hands-on Robotik: Du arbeitest eng mit interdisziplinaren Engineering-Teams zusammen, um die nachste Generation intelligenter, KI-gesteuerter Robotersysteme zu entwickeln, aufzubauen und zu optimieren.
Customer Enablement & Support: Du unterstutzt und onboardest Nutzer bei der Arbeit mit NeuraGym. Dabei uberprufst du Trainingspipelines und Skripte, erkennst Probleme bei der Datenqualitat, analysierst das Modellverhalten und hilfst praktisch dabei, hartnackige Blocker zu losen.
Zusammenarbeit uber Teams hinweg: Du bist eine wichtige Schnittstelle zwischen den Cloud- und AI-Teams und sorgst fur eine reibungslose Zusammenarbeit, technische Abstimmung und effiziente Problemlosung uber verschiedene Bereiche hinweg.
Feedback zwischen Produkt und Research: Du ubersetzt deine Erfahrungen aus dem praktischen Einsatz und das Feedback von Kunden in konkrete Verbesserungsvorschlage fur die NeuraGym-Produkt-Roadmap und die Neura-Core-AI-Roadmap.
Was du mitbringst
Masterabschluss in Informatik, Robotik, Elektrotechnik oder einem vergleichbaren Bereich
Praktische Erfahrung mit Machine Learning in der Robotik - stark in mindestens einem der Bereiche vision-basierte Manipulation, Reinforcement Learning / Imitation Learning oder multimodale Modelle - und Lust, dir die anderen Bereiche anzueignen
Nachweisbare Erfahrung im Fine-Tuning groer vortrainierter Modelle fur Robotik oder andere Anwendungsbereiche: PEFT/LoRA und Full Fine-Tuning, Dataset Curation, Distillation und Evaluation. Erfahrung mit dem Open-VLA- und Policy-Learning-Okosystem (z. B. 0/0.5, OpenVLA, LeRobot, Diffusion Policies) ist ein groes Plus
Gute Python-Kenntnisse (C++ ist ein Plus) sowie praktische Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow
Du arbeitest gerne direkt mit echter Roboter-Hardware und der dazugehorigen Middleware
Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder GCP) und Robotik-Simulationstools (z. B. IsaacSim, MuJoCo) ist ein Plus
Ausgepragte Problemlosungskompetenz und die Fahigkeit, mehrere Projekte parallel zu bearbeiten
Starker Fokus auf Umsetzung und ein hohes personliches Commitment: Du nimmst Deployments personlich, bleibst auch bei Ruckschlagen dran und misst deinen Erfolg daran, was tatsachlich beim Kunden lauft
Du kannst dich klar ausdrucken und problemlos zwischen Researchern, Engineers und End-Usern vermitteln. Du sprichst sehr gut Englisch und Deutsch (B2-C1)
