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(Senior) AI Engineer – Reinforcement Learning Manipulation
Ort: Zürich
Zum Klienten
Weitere Informationen zum Klienten und laufend neue Jobchancen erhalten Sie nach Ihrer Anmeldung und dem Onboarding durch Ihren Fachberater per Mail oder online. Wir freuen uns, Sie persönlich kennenzulernen!
Arbeitsort
Zürich (Distanz und Fahrzeit ab Ihrer Wohnadresse erhalten Sie nach Ihrer Anmeldung)
Jobbeschreibung
(Senior) AI Engineer – Reinforcement Learning Manipulation (w/m/d)
Ihr Aufgabengebiet
- Entwicklung modernster Reinforcement-Learning-Algorithmen für robuste, kontaktreiche und geschickte Manipulation, die Vision-, Tiefen-, Tast- und propriozeptive Sensordaten in präzise Endeffektor- und Gelenkbefehle übersetzen
- Entwurf, Test und Verfeinerung von Algorithmen zur Lösung komplexer realer Manipulationsprobleme, etwa beim Umgang mit unterschiedlichen Paketformen, dynamischen Übergaben oder der Bedienung von Türgriffen und Verriegelungen
- Zusammenarbeit mit dem Foundation-Model-Team, um Methoden zu entwickeln, die sowohl simulierte als auch reale Daten nutzen
Was Sie ausmacht
- Fundierte Kenntnisse in robotischer Manipulation, inklusive Dynamik, Grasp Synthesis und Trajektorienoptimierung
- Master- oder höherer Abschluss in einem relevanten Bereich wie Engineering, Robotik oder Machine Learning
- Mindestens fünf Jahre Erfahrung in Industrie oder Forschung, auch als Promotionserfahrung anrechenbar
- Starke Grundlagen im Deep Learning, einschliesslich supervised und self-supervised Learning sowie Reinforcement Learning (MDPs, neuronale Netzwerkarchitekturen, Policy-Optimierung, model-based vs. model-free RL, Exploration-Exploitation-Strategien, Value-Function-Methoden, Transfer Learning, Domain Adaptation, Sim-to-Real-Transfer)
- Fundierte Robotik-Kenntnisse, insbesondere in Autonomie und/oder Manipulation
- Erfahrung im Deployment künstlicher neuronaler Netze auf Hardwareplattformen
- Fähigkeit, produktionsreifen Code in modernem C++ zu schreiben
- Fähigkeit, Algorithmen zu prototypisieren und tiefe neuronale Netze in Python zu trainieren
- PhD in Robotik, Engineering, Informatik, Machine Learning oder einer ähnlichen Disziplin bzw. entsprechende Forschungserfahrung von Vorteil
- Publikationen an führenden Konferenzen (z.B. ICRA, IROS, CoRL, RSS) mit Fokus auf robotische Manipulation, Grasping oder kontaktreiches RL von Vorteil
- Nachgewiesene Erfahrung mit taktiler Sensorik, mehrfingrigen Roboterhänden oder bimanualer Manipulation von Vorteil
Was diese Stelle ausmacht
- Zahlreiche individuelle Benefits
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