AI Manipulation Engineer (Mensch)

Neura Robotics · Munich

Company

Neura Robotics

Work style

Onsite

Employment

Full Time

Location

Munich

Published

2026-06-17

Source checked

2026-10-24

Listing source

Ashby Job Postings API

About this role

DEINE MISSION & HERAUSFORDERUNGEN POLICY DESIGN & TRAINING - Du entwickelst und trainierst lernbasierte Policies, die multimodale Sensordaten – von Vision und Sprache bis hin zu taktiler Sensorik und IMU-Daten – in präzise, flüssige und sichere Roboteraktionen übersetzen. MULTI-CONTACT MANIPULATION - Du arbeitest an einer der anspruchsvollsten Herausforderungen der Robotik: der Multi-Contact-Manipulation auf realer, unteraktuierter und taktil hochauflösender Hardware. - Dabei bewegst du dich an der Schnittstelle von Imitation Learning, Reinforcement Learning und realer Hardware-Deployment. STEUERUNG HOCHGESCHICKTER ROBOTERHÄNDE - Du bringst den Roboterhänden von NEURA bei, Objekte mit menschenähnlicher Geschicklichkeit zu greifen, zu manipulieren und mit ihrer Umgebung zu interagieren. ZUSAMMENARBEIT & UMSETZUNG - Du arbeitest eng mit Teams aus Machine Learning, Robotik und Softwareentwicklung zusammen, um trainierte Policies erfolgreich auf die Hardware zu bringen und produktiv einzusetzen. WAS DU MITBRINGST - Master- oder PhD-Abschluss in Robotik, Informatik, Machine Learning oder einem verwandten Fachgebiet mit Schwerpunkt auf Robotischer Manipulation oder Reinforcement Learning. - Praktische Erfahrung beim Training von Manipulations-Policies mittels Imitation Learning oder Deep Reinforcement Learning auf realen Roboterarmen oder hochgeschickten Roboterhänden. - Tiefgehende Kenntnisse in GPU-beschleunigten Simulationsumgebungen wie Isaac Lab, Isaac Sim, MuJoCo oder vergleichbaren Frameworks, einschließlich der Entwicklung eigener Simulationsumgebungen und Assets. - Sehr gute Kenntnisse in PyTorch sowie Erfahrung mit Robot-Learning-Frameworks wie: - Stable-Baselines3 - Ray RLlib - LeRobot - Fundiertes Verständnis von: - Kinematik - Dynamik - Räumlichen Transformationen - Regelungstechnik und Closed-Loop-Control - Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und C++. - Erfahrung mit sauberem, reproduzierbarem Software-Engineering sowie dem Einsatz von Git und Docker. VON VORTEIL - Erfahrung mit Teleoperationssystemen wie: - VR-Controllern - Datenhandschuhen - Vision-basiertem Handtracking - Erfahrung beim Training oder Fine-Tuning von Vision-Language-Action (VLA)-Modellen oder diffusionsbasierten Architekturen. - Erfahrung mit sehnengetriebenen oder stark unteraktuierten mechanischen Systemen. - Gute Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse sind ein Plus.

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