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Arbeitsort

Zug (Distanz und Fahrzeit ab Ihrer Wohnadresse erhalten Sie nach Ihrer Anmeldung)

Jobbeschreibung

Machine Learning Engineer (w/m/d)

Ihr Aufgabengebiet

• Entwicklung, Training und iterative Verbesserung von Reinforcement-Learning-Policies für humanoide Fortbewegung und Manipulation
• Analyse von Trainingsmetriken und Experimentresultaten aus Simulation und realen Robotern, Identifikation von Problemen und Ableitung von Massnahmen
• Untersuchung der Sim-to-Real-Lücke sowie Entwicklung von Ansätzen zur Verbesserung des Transfers gelernter Policies auf reale Roboter
• Entwicklung von Machine-Learning-Lösungen in Python mit Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder JAX
• Aufbau und Pflege von RL/IL-Trainingspipelines, inklusive Umgebungen, Curricula, Normalisierung und Evaluation
• Bewertung von Lernalgorithmen und deren Anpassung an die jeweilige Problemstellung, mit Unterstützung erfahrener Teammitglieder
• Zusammenarbeit in einem multikulturellen und interdisziplinären Umfeld an einem neuartigen humanoiden Roboter
• Proaktives Erkennen von Verbesserungspotenzialen und Einbringen eigener Ideen ins Team

Was Sie ausmacht

• PhD/MSc in Robotik, Informatik oder einem verwandten technischen Fachgebiet
• Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder JAX
• Fähigkeit, selbstständig einfachen C++-Code zu schreiben und zu debuggen
• Praktische Erfahrung in der Entwicklung und im Training von Reinforcement-Learning-Policies; Erfahrung mit Imitation Learning oder verwandten Methoden von Vorteil
• Fähigkeit, Trainingsmetriken und Experimentresultate zu interpretieren und daraus die nächsten Iterationsschritte abzuleiten
• Verständnis der Sim-to-Real-Herausforderungen in der Robotik sowie entsprechender Lösungsansätze
• Selbstständige und proaktive Arbeitsweise mit ausgeprägtem Interesse an Experimentieren, Lernen und Problemlösung
• Von Vorteil: Erfahrung mit realen Robotern
• Von Vorteil: Erfahrung mit modernen RL/IL/ML-Ansätzen wie Transformers oder Cross-Embodiment Transfer Learning
• Von Vorteil: Erfahrung mit Isaac Sim oder anderen gängigen RL-Simulatoren
• Von Vorteil: eigenständige Erfahrung mit ROS2, inklusive Schreiben von Nodes und Debugging der Interaktionen
• Von Vorteil: solide C++-Kenntnisse
• Von Vorteil: Erfahrung in der Definition von Arbeitszielen im Rahmen eines übergeordneten Teamplans oder in der Verantwortung für ein Epic

Was diese Stelle ausmacht

• Flexible Arbeitszeiten und Hybridmodell für eine echte Work-Life-Balance
• Grosszügige Ferien: 25–30 Tage je nach Alter
• CHF 500 Mobilitätszuschuss für nachhaltiges Pendeln
• Bonussystem und starke Pensionskassenbeiträge
• Massgeschneiderte Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten
• Unterstützung bei der Relocation für einen reibungslosen Start
• Vergünstigungen im Bereich Gesundheit, Mobilität und Unterhaltung
• Teamevents und flache Hierarchien, in denen Ihre Stimme zählt
• Herzliche, internationale Unternehmenskultur geprägt von Respekt und Zusammenarbeit