Berlin · München
AI Research Engineer - Robotics
externe stelle · quelle: Greenhouse Job Board · zuletzt geprüft 8.11.2026
Fakten zur Stelle
- Sprachen
- Englisch
- Arbeitsmodell
- Remote
- Orte
- Berlin, München
der job in 20 sekunden
AI Research Engineer - Robotics
Du entwickelst, trainierst und deployst Reinforcement-Learning-Controller für Roboter in komplexen, realen Umgebungen im Verteidigungsbereich. Du verantwortest die gesamte Pipeline von der Simulation bis zum Einsatz auf echter Hardware unter engen Hardware-Restriktionen.
Wen sucht Helsing wirklich?
Gesucht wird eine Person mit MSc oder PhD in Robotik, ML oder Regelungstechnik, die RL-Controller bereits auf echter Roboterhardware trainiert und deployt hat und solide in Python, Rust oder C++ entwickelt.
Kernaufgaben
- 01RL-basierte Controller für Roboter in unstrukturierten, dynamischen Umgebungen entwerfen, trainieren und deployen
- 02Sensorische Eingaben inkl. Vision fusionieren, um robuste, adaptive Steuerung zu ermöglichen
- 03Gesamte Pipeline von Simulation bis Deployment unter engen Hardware-Restriktionen verantworten
- 04Forschungsergebnisse intern und extern präsentieren
- 05State-of-the-Art-Paper reimplementieren und erweitern
Was du mitbringen solltest
Gefordert
- Reinforcement Learning
- PPO/SAC/TD3
- Sim-to-Real Transfer
- Regelungstechnik (PID, MPC)
- Robotik-Dynamik & Kinematik
- MuJoCo
- Isaac Gym/Isaac Lab
- Python
- Rust
- C++
Optional
- Echtzeit-Embedded-Systeme
- Meta-Learning
- Sensorfusion
Rollenprofil
KI-Forschung · Daten & KI
aus dem Stellentitel
- Kundenkontakt
- regelmäßig Kundenkontakt
- Arbeitsumfeld
- eigenes Produkt (Produktunternehmen)
Softwaredomänen
- KI-Produkte & ML-Plattformenbestätigt
- IoT, Embedded & Connected Devicesbestätigt
Auch interessant für
- · Regelungstechnik-Ingenieur:innen, die lernbasierte Ansätze auf echter Hardware einsetzen wollen
- · Robotik-Forschende aus Universitäten oder Instituten mit RL-Schwerpunkt, die in die Industrie wechseln
- · ML-Engineers aus dem Automotive-/Autonomous-Driving-Umfeld mit Sim-to-Real-Erfahrung
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- RL-basierte Controller für Roboter in unstrukturierten, dynamischen Umgebungen entwerfen, trainieren und deployen
„Your work will focus on designing, training and deploying RL-based controllers for robots operating in complex, unstructured, and dynamic real-world environments“
- Sensorische Eingaben inkl. Vision fusionieren, um robuste, adaptive Steuerung zu ermöglichen
„enabling robots to perceive and understand their surroundings by fusing rich sensory inputs, including vision, to inform robust and adaptive control“
- Gesamte Pipeline von Simulation bis Deployment unter engen Hardware-Restriktionen verantworten
„You will own the full pipeline from simulation to deployment, ensuring that learned policies are robust, efficient, and ready for real-world operation under tight hardware constraints.“
- Forschungsergebnisse intern und extern präsentieren
„the ability to report and present research findings clearly and efficiently, both internally and externally“
- State-of-the-Art-Paper reimplementieren und erweitern
„enjoy re-implementing and extending state-of-the-art papers“
- Pflicht: Reinforcement Learning
„with a strong focus on reinforcement learning and robot control“
- Pflicht: PPO/SAC/TD3
„model-free methods (PPO, SAC, TD3)“
- Pflicht: Sim-to-Real Transfer
„sim-to-real transfer strategies, domain randomisation, and curriculum learning“
- Pflicht: Regelungstechnik (PID, MPC)
„classical control theory (e.g. PID, model predictive control, trajectory optimisation)“
- Pflicht: Robotik-Dynamik & Kinematik
„Have a solid understanding of robot dynamics, kinematics“
- Pflicht: MuJoCo
„physics-based simulators (e.g. MuJoCo, Isaac Gym/Isaac Lab, PyBullet, Gazebo)“
- Pflicht: Isaac Gym/Isaac Lab
„physics-based simulators (e.g. MuJoCo, Isaac Gym/Isaac Lab, PyBullet, Gazebo)“
- Pflicht: Python
„writing clean and well-structured code in Python and/or languages like Rust or modern C++“
- Pflicht: Rust
„writing clean and well-structured code in Python and/or languages like Rust or modern C++“
aufgaben
Berufsfelder
- Data & KI
anforderungen
Fähigkeiten
- Reinforcement Learning
- PPO/SAC/TD3
- Sim-to-Real Transfer
- Regelungstechnik (PID, MPC)
- Robotik-Dynamik & Kinematik
- MuJoCo
- Isaac Gym/Isaac Lab
- Python
- Rust
- C++
- Echtzeit-Embedded-Systeme (optional)
- Meta-Learning (optional)
- Sensorfusion (optional)
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Die vollständige Beschreibung findest du in der Originalanzeige. Oben siehst du unsere eigene Analyse der Stelle.
Über Helsing
Helsing entwickelt KI-Software und autonome Systeme für die Verteidigung und verbindet vorhandene Hardware von Regierungen und Industrie mit neuen Netzwerken. Zum Portfolio gehören die Angriffsdrohne HX-2, Altra für Aufklärung und Wirkung sowie Cirra für elektronische Kampfführung.
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