Berlin · München
AI Research Engineer - Robotics
externe stelle · quelle: Greenhouse Job Board · zuletzt geprüft 20.10.2026
der job in 20 sekunden
AI Research Engineer - Robotics · nicht angegeben
Du entwickelst, trainierst und deployst Reinforcement-Learning-Controller für Roboter in unstrukturierten, dynamischen Umgebungen. Du verantwortest die gesamte Pipeline von der Simulation bis zum Einsatz auf realer Hardware mit engen Ressourcenvorgaben. Helsing ist ein Defence-KI-Unternehmen.
Wen sucht Helsing wirklich?
Gesucht wird eine Person mit MSc oder PhD in Robotik oder Machine Learning, die RL-Controller bereits auf echter Roboterhardware trainiert und eingesetzt hat und solide Software-Engineering-Kenntnisse mitbringt.
Kernaufgaben
- 01RL-basierte Controller für Roboter in komplexen realen Umgebungen entwerfen, trainieren und deployen
- 02Sensordaten inkl. Vision fusionieren, um robuste, adaptive Steuerung zu ermöglichen
- 03Gesamte Pipeline von Simulation bis Deployment verantworten
- 04Gelernte Policies robust und effizient für den Realbetrieb unter Hardware-Beschränkungen machen
- 05Forschungsergebnisse intern und extern präsentieren
Was du mitbringen solltest
Gefordert
- Reinforcement Learning
- Robotik
- PPO
- SAC
- TD3
- Sim-to-Real Transfer
- Regelungstechnik
- MuJoCo
- Isaac Lab
- Python
Optional
- Rust
- C++
- Sensorfusion
- Meta-Learning
- Echtzeit-Embedded-Systeme
Rollenprofil
KI-Forschung · Daten & KI
aus dem Stellentitel
- Kundenkontakt
- regelmäßig Kundenkontakt
Worauf es bei der Erfahrung ankommt
- Erfahrung mit Daten aus der IT- oder SoftwarebrancheAllgemeine IT-/Softwareerfahrung reichtDie Anzeige sagt dazu nichts – üblich für Daten & KI.
Software & Produkt
- KI-Produkte & ML-Plattformenbestätigt
- IoT, Embedded & Connected Devicesbestätigt
Welches Produkt die Stelle betrifft, ist nicht eindeutig belegt. (unbekannt)
- arbeitsmodell
- Remote
- gehalt
- nicht angegeben
- erfahrung
- nicht angegeben
- level
- nicht angegeben
Auch interessant für
- · Robotik-Forscher:innen aus der Akademie, die in die Industrie wechseln wollen
- · Control-Ingenieur:innen mit Interesse an lernbasierten Methoden
- · ML-Engineers aus Autonomes Fahren oder Drohnenentwicklung
Nicht angegeben
- Gehalt
- geforderte Berufserfahrung
- Sprachanforderungen
- konkretes Produkt
- Anstellungsart
belege aus der stellenanzeige anzeigen
- RL-basierte Controller für Roboter in komplexen realen 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“
- Sensordaten inkl. Vision fusionieren, um robuste, adaptive Steuerung zu ermöglichen
„This includes 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 verantworten
„You will own the full pipeline from simulation to deployment“
- Gelernte Policies robust und effizient für den Realbetrieb unter Hardware-Beschränkungen machen
„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.“
- Pflicht: Reinforcement Learning
„with a strong focus on reinforcement learning and robot control.“
- Pflicht: Robotik
„Hold an MSc or PhD in Robotics, Machine Learning, Control Engineering, or a closely related field“
- Pflicht: PPO
„model-free methods (PPO, SAC, TD3)“
- Pflicht: SAC
„model-free methods (PPO, SAC, TD3)“
- Pflicht: TD3
„model-free methods (PPO, SAC, TD3)“
- Pflicht: Sim-to-Real Transfer
„sim-to-real transfer strategies, domain randomisation, and curriculum learning“
- Pflicht: Regelungstechnik
„classical control theory (e.g. PID, model predictive control, trajectory optimisation)“
- Pflicht: MuJoCo
„physics-based simulators (e.g. MuJoCo, Isaac Gym/Isaac Lab, PyBullet, Gazebo)“
- Pflicht: Isaac Lab
„physics-based simulators (e.g. MuJoCo, Isaac Gym/Isaac Lab, PyBullet, Gazebo)“
aufgaben
Berufsfelder
- Data & KI
anforderungen
Fähigkeiten
- Reinforcement Learning
- Robotik
- PPO
- SAC
- TD3
- Sim-to-Real Transfer
- Regelungstechnik
- MuJoCo
- Isaac Lab
- Python
- Rust (optional)
- C++ (optional)
- Sensorfusion (optional)
- Meta-Learning (optional)
- Echtzeit-Embedded-Systeme (optional)
originalanzeige
Die vollständige Beschreibung findest du in der Originalanzeige. Oben siehst du unsere eigene Analyse der Stelle.
woran arbeitet Helsing?
Helsing entwickelt KI-gestützte autonome Systeme und Software für die Verteidigung und arbeitet mit Regierungen und der Industrie zusammen. Das Portfolio umfasst Drohnen, Unterwasser-Systeme, Aufklärungs- und Wirkungssoftware sowie KI für elektronische Kampfführung. Standorte sind München, London, Paris und Berlin.
Produkte
HX-2
KI-gesteuerte Angriffsdrohne.
CA-1 Europa
Autonomes System zur Luftüberlegenheit.
Altra
Software für Aufklärung und Wirkung (Recce Strike).
- Geschäftsmodell
- Softwarehersteller (eigenes Produkt)
- Bereitstellung
- Hardware mit Software
- Zielkund:innen
- RegierungenVerteidigungsindustrie
- Branchen der Kund:innen
- Verteidigung
Softwaredomänen
- KI-Produkte & ML-Plattformenbestätigt