Entry-Level Robot Learning Engineer
Responsibilities
- Research and evaluate machine learning models for robot perception and task understanding.
- Apply computer vision and deep learning to camera, force and torque, and depth-sensor data.
- Experiment with reinforcement learning and imitation learning for robot control.
- Integrate AI models into a ROS 2 robotics stack.
- Run rigorous experiments, iterate on results, and support deployment on real robotic systems.
Requirements
- Approximately 0 to 3 years of relevant experience.
- BSc or MSc in robotics, computer science, AI, machine learning, or a related field, or equivalent practical experience.
- Proficiency in Python and experience with PyTorch or TensorFlow.
- Exposure to computer vision or robot learning and an interest in applying machine learning to physical systems.
- Fluency in English; German is a plus.
- Familiarity with ROS or ROS 2 is helpful.
- Experience with simulation or sim-to-real transfer, such as Isaac Sim, PyBullet, or MuJoCo, and familiarity with 3D perception, point clouds, or depth estimation are beneficial.
- Robotics or machine learning research publications or open-source contributions are beneficial.
Benefits
- Equity participation is available.
- Visa sponsorship is not available; candidates must be eligible to work in Germany.
- Full-time, on-site role in Munich, Bavaria, Germany, five days per week.
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